Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) liegt an der Schnittstelle zwischen Datenwissenschaft, Linguistik, Informatik und künstlicher Intelligenz. Es ist die Wissenschaft des Verstehens und Verarbeitens von Interaktionen zwischen Computern und menschlicher Sprache. Heute arbeiten die meisten Datenwissenschaftler im breiteren Bereich des maschinellen Lernens , und NLP kann als Spezialgebiet der Datenwissenschaft betrachtet werden – während NLP in der Vergangenheit oft als Teilgebiet der Linguistik betrachtet und als „Computerlinguistik“ bezeichnet wurde.
Fast Data Science bietet maßgeschneiderte NLP-Datenwissenschaftsberatung. Wir können eine einmalige NLP-Beratung oder sogar einen NLP-Datenwissenschaftler auf Honorarbasis anbieten. Bitte nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf , um Ihren NLP-Datenwissenschaftsbedarf zu besprechen.
Ein NLP-Datenwissenschaftler arbeitet heute häufig in einem Unternehmen oder mit einem Team von Generalisten-Datenwissenschaftlern zusammen, die sich um die alltäglichen nicht-textbezogenen Datenwissenschaftsprobleme kümmern. Während ein Generalist-Datenwissenschaftler maschinelle Lernprobleme auf numerische Daten anwendet, verarbeiten NLP-Datenwissenschaftler auch Daten im Textformat. Dies fügt eine zusätzliche Komplexitätsebene hinzu und bedeutet, dass NLP-Datenwissenschaftler immer gefragter sind.
Ein Pharmaunternehmen benötigt beispielsweise möglicherweise einen Datenwissenschaftler, der interne Textdaten auswertet, um die nächste Generation von Arzneimitteln und Medikamenten besser zu verstehen oder medizinische Berichte zu verfassen.
Als Alan Turing 1950 seinen bahnbrechenden Artikel „Computing Machinery and Intelligence“ veröffentlichte und darin den heute als Turing-Test bekannten Intelligenztest vorschlug, wurde NLP noch nicht als eigenständiges Wissenschaftsfeld innerhalb oder getrennt von künstlicher Intelligenz angesehen. Heute wird NLP als eigenständige Wissenschaft anerkannt und in vielen Branchen sind NLP-Datenwissenschaftler ein wesentlicher Bestandteil jedes Unternehmens.
Ein NLP-Datenwissenschaftler folgt einem ähnlichen wissenschaftlichen Verfahren wie ein generalistischer Datenwissenschaftler und experimentiert mit Modellarchitekturen und Hyperparametern, bevor er ein endgültiges NLP-Modell auswählt.
Verfügt Ihr Unternehmen über eine große Menge unstrukturierter Daten, wie z. B. unorganisierte Dokumente? Erwägen Sie die Beauftragung eines NLP-Datenwissenschaftlers, der Ihnen hilft, daraus Nutzen zu ziehen. Fast Data Science ist ein Datenwissenschaftsberatungsunternehmen, das NLP-Beratungsdienste anbietet. Bei Fast Data Science haben wir eine Reihe von Datenwissenschaftlern in unserem Team und unser Hauptaugenmerk liegt auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Der Manager, Thomas Wood, studierte 2008 an der Universität Cambridge einen Master in einem Bereich von NLP, Computersprache, Text und Internettechnologie und führte sein Forschungsprojekt zu pleonastischen Pronomen mithilfe von unüberwachtem Lernen durch. Seit Abschluss seines Aufbaustudiums hat er ausschließlich in der Datenwissenschaft gearbeitet und dabei einen konstanten Schwerpunkt auf NLP beibehalten, obwohl er gelegentlich in der Computervision und anderen Bereichen der Datenwissenschaft gearbeitet hat, darunter eine Zeit lang als Berater für Tesco, wo er Kundenkäufe vorhersagte. Die numerischen Techniken, die er in anderen Disziplinen der Datenwissenschaft gelernt hat, waren in der NLP unglaublich nützlich. Beispielsweise wurden Faltungsneuronale Netzwerke entwickelt, um Bilddaten zu verarbeiten, haben aber eine Nische für den Aufbau von Textklassifizierern sowie Musikempfehlungssystemen gefunden. Thomas Wood gründete Fast Data Science Ltd im Jahr 2018, um Data-Science-Beratung mit Schwerpunkt auf Problemen der natürlichen Sprachverarbeitung in großen Organisationen anzubieten, die mit großen Mengen an Textdaten arbeiten, wie etwa im Gesundheitswesen, der Pharmaindustrie, dem Versicherungs- und Rechtsbereich. Ein guter NLP-Datenwissenschaftler ist in der Lage, allgemeine Nicht-NLP-Arbeiten auszuführen, wie etwa ein Produkt-Empfehlungssystem aufzubauen, und sowohl Textdaten zu verarbeiten. Unser Team aus NLP-Datenwissenschaftlern hat NLP-Pipelines von Grund auf aufgebaut. Wir haben an Dialogsystemen in natürlicher Sprache , Dokumentklassifizierern und textbasierten Empfehlungssystemen gearbeitet. Wir verwenden sowohl traditionelle Data-Science-Techniken als auch das modernste NLP-Data-Science-Toolkit, das neuronale Netzwerke umfasst. Python ist aufgrund seiner Fülle an NLP- und Deep-Learning-Bibliotheken das Tool der Wahl für einen NLP-Datenwissenschaftler – obwohl prinzipiell jede Sprache verwendet werden kann.
Fast Data Science - London
NLP ist Teil der Datenwissenschaft und wir konzentrieren uns auf die folgenden Bereiche
Ein häufiges Problem, mit dem große Unternehmen in vielen Branchen heute konfrontiert sind, ist die Fülle unstrukturierter Daten. Tatsächlich könnte die überwiegende Mehrheit der Daten in einem Unternehmen unstrukturiert sein. Einfaches maschinelles Lernen kann nur aus dieser winzigen Spitze des Eisbergs Nutzen ziehen.
Unternehmen in Branchen wie Gesundheitswesen, Pharmazie, Recht und Versicherungen verfügen in der Regel über große Mengen unstrukturierter Daten im Textformat. Diese können in Form von ungescannten Dokumenten, PDFs, HTML oder anderen Dateitypen vorliegen und für einen NLP-Datenwissenschaftler eine wahre Goldmine an Informationen sein. Bei Fast Data Science sind wir darauf spezialisiert, aus den unstrukturierten Datensätzen von Organisationen Wert zu extrahieren. Wenn Sie glauben, dass der unstrukturierte Datensatz Ihrer Organisation von einem NLP-Datenwissenschaftler profitieren könnte, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf .
In den letzten Jahren hat die Verarbeitung natürlicher Sprache an Bedeutung gewonnen und immer mehr Branchen beeinflusst. NLP beginnt insbesondere das Gesundheitswesen zu revolutionieren.
Zwei der heißesten Bereiche der NLP-Forschung sind Healthtech und MedTech. NLP-Datenwissenschaftler verwenden NLP, um klinische Berichte zu vergleichen und Änderungen darin zu erkennen, Protokolle klinischer Studien auszuwerten , Molekülnamen aus der wissenschaftlichen Literatur zu ermitteln und klinische Konzepte wie MeSH-Begriffe aus elektronischen Krankenakten zu extrahieren.
Diese Durchbrüche in der NLP-Forschung beginnen, den Sektor zu beeinflussen. Sehen Sie sich in unserem Portfolio einige unserer Arbeiten im Bereich NLP im Gesundheitswesen an.
Unsere NLP-Datenwissenschaftler haben eine Reihe faszinierender Datenwissenschaftsprojekte im Gesundheitssektor durchgeführt. Einige davon sind:
Unsere NLP-Datenwissenschaftler sind es gewohnt, jede Art von NLP-Modell zu entwickeln, zum Beispiel:
* convolutional neural networks (CNNs; text as well as images)
* RNN, LSTM
* BERT, ELMO
* Seq2seq, word2vec, doc2vec
* Latent Dirichlet Allocation - LDA is useful for extracting topics from a set of unstructured documents, for example, legal documents, survey responses, factory error reports, etc, where there is just an abundance of documents but no accompanying structured data or labels which could make the NLP task easier.
Unsere Data Scientists nutzen vor allem folgende Technologien:
Unsere NLP-Datenwissenschaftler haben an einer Reihe großer NLP-Projekte für namhafte Unternehmen gearbeitet, darunter:
Bitte schauen Sie sich für weitere Informationen unser Portfolio mit Fallstudien an oder sehen Sie sich die Liste früherer Kunden im oberen Menü an.
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