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NLP-Experten einstellenWie würden Sie den Satz vervollständigen:
Um mein Wohlbefinden zu verbessern, möchte ich …
Und stellt Ihnen irgendjemand diese Frage?
Die Partnerschaft für die Gesundheit von Frauen, Kindern und Jugendlichen bei der Weltgesundheitsorganisation (WHO) stellt jungen Menschen im Alter zwischen 10 und 24 Jahren diese Frage und fasst die Antworten in einem digitalen Dashboard zusammen, das von Fast Data Science und der White Ribbon Alliance entwickelt und bereitgestellt wurde.
Die aus der Umfrage gesammelten Daten werden verwendet, um ein öffentlich zugängliches digitales Dashboard zu erstellen, das politischen Entscheidungsträgern dabei hilft, die Bedürfnisse und Prioritäten junger Menschen zu verstehen. Das Dashboard wird auch verwendet, um für politische Maßnahmen einzutreten, die das Wohlergehen junger Menschen fördern.
Schauen Sie sich das NLU- Dashboard an und sehen Sie, was junge Leute sagen:
Sehen Sie sich das Einführungsvideo zum Dashboard an.
View results in an NLP dashboard
Die überwältigende Mehrheit der Antworten kommt aus Ländern des globalen Südens und Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMICs). Erstaunlicherweise haben wir bereits über eine Million Antworten gesammelt und es kommen immer noch weitere hinzu! Es ist eine Herausforderung, die Infrastruktur in diesem Umfang am Laufen zu halten. Eingehende Antworten müssen nach Sprache sortiert und vom entsprechenden LLM kategorisiert werden.
Bei Fast Data Science haben wir modernste NLP-Modelle verwendet, um die Antworten zu klassifizieren und zu kategorisieren und Menschen auf der ganzen Welt mitzuteilen, was junge Menschen in einer zunehmend fragilen und gestörten Welt wirklich wollen.
Sehen Sie sich an, wie Merette Khalil von der White Ribbon Alliance erklärt, warum dieses Projekt so wichtig ist.
Dieses Projekt ist aufgrund des Datenvolumens und der Datenvielfalt technisch besonders anspruchsvoll . Einige Befragte antworteten über WhatsApp oder eine andere App, andere auf Papier und wieder andere sprachen mit lokalen Mobilisierern im Land. Die Antworten können in der Landessprache erfolgen, daher musste unser NLU (Natural Language Understanding) sprachunabhängig sein (mehrere Sprachen verarbeiten können).
Ein besonderes Problem ergab sich aus der großen Zahl von Antworten aus Indien, in denen ein inoffizielles römisches Hindi anstelle von Devanagari verwendet wurde. Wir mussten zunächst ein Modell zum Erkennen des römischen Hindi erstellen, prüfen, ob unsere NLU (basierend auf HuggingFace Transformers ) damit umgehen konnte, und herausfinden, wie man es in Devanagari konvertiert und dann ins Englische übersetzt! Das zeigt, wie selbst einfache Fälle von nicht standardisierten Schriftsystemen ein NLU-System verwirren können. Die Realität ist jedoch, dass ein großer Teil der Welt aufgrund technischer Beschränkungen oder des Alphabetisierungsniveaus ein anderes Schriftsystem verwendet als die offiziell vorgeschriebene Orthographie. So ersetzen die Deutschen ö durch oe oder die Inder schreiben mujhe job chahiye („Ich will einen Job“) anstelle von मुझे जॉब चाहिए. Dies ist ein Bereich der NLU, mit dem die Technologie noch nicht Schritt gehalten hat, da überrepräsentierte Sprachen im Allgemeinen sehr standardisiert sind.
Weitere Informationen zu den Herausforderungen im Umgang mit mehrsprachigen Daten finden Sie in meinem früheren Blogbeitrag zur mehrsprachigen Verarbeitung natürlicher Sprache .
Klicken Sie hier, um die BBC-Sendung zum Dashboard anzuhören . Das Interview beginnt um 20:30 Uhr.
Eine kürzlich ausgestrahlte Radiosendung von BBC Africa hat betont, wie wichtig es ist, von jungen Menschen zu hören, wie es ihnen geht. Die Sendung enthielt ein Gespräch mit Maziko Matemvu , der stellvertretenden Vorsitzenden der Partnerschaft für Mütter-, Neugeborenen- und Kindergesundheit, und einer jungen Frau aus Kenia, die an der Umfrage teilgenommen hatte.
In der BBC Africa-Radiosendung sprach eine Teilnehmerin über ihre eigenen Erfahrungen mit der Teilnahme an der Umfrage. Sie sagte, sie sei der Umfrage gegenüber zunächst skeptisch gewesen, aber die Möglichkeit, ihre Meinung zu äußern und ihre Ansichten zu äußern, habe sie ermutigt. Sie sagte auch, sie sei beeindruckt von der Anzahl der jungen Menschen, die an der Umfrage teilgenommen hätten.
Die BBC-Afrika-Radiosendung ist ein großartiges Beispiel dafür, wie die Medien genutzt werden können, um das Bewusstsein für wichtige Themen wie das Wohlergehen junger Menschen zu schärfen. Die Sendung hat dazu beigetragen, den Stimmen junger Menschen Gehör zu verschaffen und Druck auf politische Entscheidungsträger auszuüben, Maßnahmen zu ergreifen.
Wenn Sie mehr über die Umfrage zum Wohlbefinden junger Menschen erfahren möchten, können Sie die Website der Partnership for Women’s Children’s and Adolescents' Health besuchen. Sie können auch dem Hashtag #1point8 in den sozialen Medien folgen, um an der Diskussion teilzunehmen.
Wenn Sie ein junger Mensch zwischen 10 und 24 Jahren sind, möchte ich Sie dazu ermutigen , an der Umfrage zum Wohlbefinden junger Menschen teilzunehmen . Ihre Stimme zählt!
Get your own NLU dashboard
Fast Data Science ist ein Beratungsunternehmen, das sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache spezialisiert hat. Wir nutzen unser Fachwissen, um Organisationen dabei zu helfen, komplexe Daten zu verstehen und reale Probleme zu lösen. Wir sind bestrebt, mit unseren Fähigkeiten einen positiven Einfluss auf die Welt auszuüben.
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