Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache können wir auf unstrukturierte Daten zugreifen, sei es Text, Audio, Bilder oder Videos.
Dies ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse zu gewinnen, Analysen und Entscheidungsfindung zu verbessern und sogar Vorhersagemodelle für Dinge wie Versicherungsansprüche , rechtliche Ergebnisse , Risiken klinischer Studien , Studienkosten , Gehälter von Arbeitssuchenden oder Berichte über Herstellungsfehler zu entwickeln …
Ja, das sind alles Beispiele für Projekte, die wir für Kunden von Fast Data Science übernommen haben! Schauen Sie sich unsere Fallstudien an, um weitere Beispiele für NLP-Projekte zu finden, und schreiben Sie uns, wenn Sie daran interessiert sind, einen Mehrwert aus Ihren unstrukturierten Daten zu ziehen.
Bei Fast Data Science liegt unser Hauptschwerpunkt auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Der Manager, Thomas Wood, studierte 2008 an der Universität Cambridge einen Master in Computersprache, Text und Internettechnologie und arbeitet seitdem ausschließlich in der Beratung für maschinelles Lernen und hauptsächlich im Bereich NLP.
Im Jahr 2018 gründete er Fast Data Science, um Dienstleistungen als Berater für die Verarbeitung natürlicher Sprache anzubieten. Wir haben NLP-Pipelines von Grund auf aufgebaut und an geschäftsorientierten NLP-Beratungsaufträgen gearbeitet.
A natural language processing consulting engagement will allow you to extract value from your unstructured data
Bei der Beratung zur Verarbeitung natürlicher Sprache verfolgen wir einen Ansatz, bei dem der Mensch im Mittelpunkt steht. Wir identifizieren Möglichkeiten, indem wir mit Stakeholdern und Vizepräsidenten innerhalb einer Organisation sprechen und die Chancen nach Auswirkungen auf die Organisation und Stakeholder kategorisieren, bevor wir die technische Seite jeder Chance untersuchen. Dadurch können wir uns auf das Ziel des NLP-Beratungsauftrags konzentrieren: Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu liefern. Wir beginnen häufig eine Zusammenarbeit mit einem MVP (Minimum Viable Product) , damit wir so schnell wie möglich einen Mehrwert für das Unternehmen darstellen können.
Je nachdem, was das beste und effektivste Ergebnis liefert, nutzen wir sowohl traditionelle Techniken des maschinellen Lernens als auch modernste Techniken wie neuronale Netze und können sogar gebrauchsfertige generative Modelle wie GPT-4 von OpenAI nutzen. Für unsere Beratungsaufträge zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden wir häufig einen Tech-Stack mit Python , Jupyter Notebook und FastAPI für die Bereitstellung, optional einschließlich eines Big Data Warehouse wie Apache Spark oder BigQuery sowie Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud.
Wenn Ihr Unternehmen über eine große Menge unstrukturierter Daten verfügt, wie z. B. Texte, Dokumente, E-Mails, soziale Medien, Rezensionen, Berichte, Interviewprotokolle oder nicht gescannte Dokumente, kann NLP Ihnen einen enormen Mehrwert bieten und Ihrem Unternehmen bei der Analyse und Extraktion helfen Wert aus diesen unstrukturierten Daten zu ziehen. Denken Sie nur an die Goldgrube an wertvollen Erkenntnissen, die Sie mit der Datenanalyseberatung erhalten.
In vielen Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Pharmaindustrie, der Rechts- und Versicherungsbranche kommt es häufig vor, dass große Mengen unstrukturierter Daten vorliegen.
Fast Data Science ist darauf spezialisiert, Mehrwert aus den unstrukturierten Datensätzen von Unternehmen zu ziehen.
Rufen Sie uns noch heute an oder schreiben Sie uns eine E-Mail und wir können Ihre ungenutzten Daten besprechen.
Beispiele für Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache sind:
Die Liste ließe sich fortsetzen. Tatsächlich haben wir eine AZ der Datenwissenschaft zusammengestellt !
KI und die Verarbeitung natürlicher Sprache werden im Gesundheitswesen zunehmend eingesetzt. Diese Technologie wird manchmal als Healthtech oder MedTech bezeichnet. NLP wird verwendet, um Änderungen in klinischen Berichten zu vergleichen und zu erkennen, klinische Konzepte wie MeSH-Begriffe aus elektronischen Krankenakten zu extrahieren und Dialogsysteme zwischen Mensch und Maschine in natürlicher Sprache zu entwickeln, um das Gesundheitserlebnis zu verbessern.
Wir haben an einer Reihe von Projekten im Gesundheitswesen gearbeitet, darunter:
Wir verarbeiten viel natürliche Sprache mit Python. Wir haben an einer Vielzahl von NLP-Modellen gearbeitet, darunter:
* convolutional neural networks (text as well as images)
* RNN, LSTM
* Seq2seq, word2vec, doc2vec
* [see a live demo of a CNN for author identification](/de/forensische-stilometrie-linguistik-autorenanalyse-demo/)
* This is useful for extracting topics from a set of unstructured documents, for example legal documents, survey responses, factory error reports, etc.
What we can do for you