Die Verarbeitung natürlicher Sprache hat ihre Wurzeln in den 1950er Jahren. Bereits 1950 veröffentlichte Alan Turing einen Artikel mit dem Titel „Computing Machinery and Intelligence“, in dem er den sogenannten Turing-Test als Intelligenzkriterium vorschlug, eine Aufgabe, die die automatisierte Interpretation und Generierung natürlicher Sprache beinhaltet (z. B. „Wir suchen“) in der Datenbank"), aber zu diesem Zeitpunkt nicht als ein von der künstlichen Intelligenz getrenntes Problem artikuliert.
Bei Fast Data Science sind wir stolz auf unsere Spezialisierung auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Wir bieten Fachberatung in vielen Bereichen der Datenwissenschaft an und konzentrieren uns dabei vor allem auf NLP. Der Manager, Thomas Wood, studierte 2008 an der Universität Cambridge einen Master in Computersprache, Text und Internettechnologie und beschäftigt sich seitdem ausschließlich mit maschinellem Lernen und hauptsächlich mit NLP. Im Jahr 2018 gründete er Fast Data Science, um datenwissenschaftliche Beratung mit Spezialisierung auf NLP anzubieten. Wir haben NLP-Pipelines von Grund auf aufgebaut und an Dialogsystemen in natürlicher Sprache , Dokumentenklassifikatoren und textbasierten Empfehlungssystemen gearbeitet. Für diese Aufgaben haben wir sowohl traditionelle Techniken des maschinellen Lernens als auch modernste Techniken wie neuronale Netze eingesetzt. Normalerweise verwenden wir Python für unsere spezielle NLP-Arbeit.
Als Unternehmen von Spezialisten für natürliche Sprache umfassen unsere Fähigkeiten:
Fast Data Science - London
Heutzutage verfügen viele Unternehmen, insbesondere in bestimmten Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Pharmaindustrie, der Rechts- und Versicherungsbranche, über große Mengen unstrukturierter Daten. Hierbei handelt es sich typischerweise um Daten im Textformat, bei denen es sich auch um nicht gescannte Dokumente, PDFs, HTML oder andere Dateitypen handeln kann. Bei solchen Problemen empfiehlt es sich, einen NLP-Spezialisten hinzuzuziehen.
Unstrukturierte Daten sind sehr schwer zu handhaben, können aber eine Goldgrube an Informationen enthalten. Fast Data Science ist darauf spezialisiert, Mehrwert aus den unstrukturierten Datensätzen von Unternehmen zu ziehen.
KI und die Verarbeitung natürlicher Sprache werden im Gesundheitswesen zunehmend eingesetzt.
Diese Technologie wird manchmal als Healthtech oder MedTech bezeichnet. Unser Spezialgebiet 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:
Als NLP-Spezialisten verarbeiten wir 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](http://fastdatascience.com/author-prediction-demo/)
* This is useful for extracting topics from a set of unstructured documents, for example legal documents, survey responses, factory error reports, etc.
Wir arbeiten mit folgenden Programmiersprachen und Frameworks:
Zu den NLP-Projekten, an denen wir für große bekannte Namen gearbeitet haben, gehören:
What we can do for you