Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) steht an der Schnittstelle zwischen Datenwissenschaft, Linguistik, Informatik und künstlicher Intelligenz. Es ist die Wissenschaft vom Verstehen und Verarbeiten von Interaktionen zwischen Computern und menschlicher Sprache. Heutzutage sind die meisten Datenwissenschaftler im breiteren Bereich des maschinellen Lernens tätig, und NLP kann als eine Spezialität innerhalb der Datenwissenschaft angesehen werden – während NLP in der Vergangenheit oft als Teilgebiet der Linguistik angesehen und als „Computerlinguistik“ bezeichnet wurde.
Fast Data Science bietet maßgeschneiderte NLP-Data-Science-Beratung. Wir können eine einmalige NLP-Beratung oder sogar einen NLP-Datenwissenschaftler auf Honorarbasis anbieten. Bitte nehmen Sie noch heute Kontakt auf , um Ihre NLP-Data-Science-Anforderungen zu besprechen.
Heutzutage arbeitet ein NLP-Datenwissenschaftler oft innerhalb oder neben einem Team generalistischer Datenwissenschaftler in einem Unternehmen, das sich mit den täglich auftretenden nicht-textbezogenen Datenwissenschaftsproblemen befasst. Während ein generalistischer Datenwissenschaftler Probleme des maschinellen Lernens auf numerische Daten anwendet, werden NLP-Datenwissenschaftler auch Daten im Textformat verarbeiten. Dies erhöht die Komplexität zusätzlich und führt dazu, dass NLP-Datenwissenschaftler immer gefragter werden.
Beispielsweise benötigt ein Pharmaunternehmen möglicherweise einen Datenwissenschaftler, der interne Textdaten durchsucht, um die nächste Generation von Medikamenten und Arzneimitteln besser zu verstehen oder medizinische Berichte zu verstehen.
Als Alan Turing 1950 seinen bahnbrechenden Artikel mit dem Titel „Computing Machinery and Intelligence“ veröffentlichte, in dem er den sogenannten Turing-Test als Intelligenzkriterium vorschlug, wurde NLP noch nicht als eigenständiges Wissenschaftsgebiet oder getrennt davon angesehen künstliche Intelligenz. Heute ist 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 allgemeiner Datenwissenschaftler und experimentiert mit Modellarchitekturen und Hyperparametern, bevor er ein endgültiges NLP-Modell auswählt
Verfügt Ihr Unternehmen über große Mengen unstrukturierter Daten, beispielsweise unorganisierte Dokumente? Erwägen Sie die Beauftragung eines NLP-Datenwissenschaftlers, der Ihnen dabei hilft, einen Mehrwert daraus zu ziehen. Fast Data Science ist ein datenwissenschaftliches Beratungsunternehmen, 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 den Bereichen 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 sich dabei stets auf NLP konzentriert, obwohl er gelegentlich auch in Computer Vision und anderen Bereichen der Datenwissenschaft gearbeitet hat, unter anderem als Berater für Tesco, wo er Kundenkäufe vorhersagte. Die numerischen Techniken, die er in anderen Disziplinen der Datenwissenschaft erlernt hat, waren im NLP unglaublich nützlich. Beispielsweise wurden Faltungs-Neuronale Netze für die Verarbeitung von Bilddaten entwickelt, haben jedoch eine Nische für die Erstellung von Textklassifikatoren und Musikempfehlungssystemen gefunden. Thomas Wood gründete Fast Data Science Ltd im Jahr 2018, um datenwissenschaftliche Beratung mit Schwerpunkt auf Problemen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache in großen Organisationen anzubieten, die mit vielen Textdaten arbeiten, wie z. B. Gesundheitswesen, Pharma, Versicherungen und Recht. Ein guter NLP-Datenwissenschaftler ist in der Lage, allgemeine Nicht-NLP-Arbeiten durchzuführen, wie zum Beispiel den Aufbau eines Produktempfehlungssystems, und auch mit Textdaten umzugehen. Unser Team aus NLP-Datenwissenschaftlern hat NLP-Pipelines von Grund auf erstellt. Wir haben an Dialogsystemen in natürlicher Sprache , Dokumentenklassifikatoren und textbasierten Empfehlungssystemen gearbeitet. Wir verwenden sowohl traditionelle Data-Science-Techniken als auch das hochmoderne NLP-Data-Science-Toolkit, das neuronale Netze umfasst. Python ist aufgrund seiner Fülle an NLP- und Deep-Learning-Bibliotheken das Werkzeug der Wahl für einen NLP-Datenwissenschaftler – obwohl grundsätzlich jede Sprache verwendet werden kann.
Fast Data Science - London
NLP ist eine Disziplin der Datenwissenschaft und wir konzentrieren uns auf die folgenden Bereiche
Ein häufiges Problem großer Unternehmen in vielen Branchen ist heute die Fülle an unstrukturierten Daten. Tatsächlich könnte die überwiegende Mehrheit der Daten in einem Unternehmen unstrukturiert sein. Vanilla Machine Learning kann nur aus dieser winzigen Spitze des Eisbergs Nutzen ziehen.
Unternehmen in Branchen wie Gesundheitswesen, Pharmazie, Recht und Versicherungen verfügen typischerweise über große Mengen unstrukturierter Daten im Textformat. Diese können in Form von nicht gescannten Dokumenten, PDFs, HTML oder anderen Dateitypen vorliegen und für einen NLP-Datenwissenschaftler eine wahre Goldgrube an Informationen darstellen. Bei Fast Data Science sind wir darauf spezialisiert, Mehrwert aus den unstrukturierten Datensätzen von Organisationen zu ziehen. Wenn Sie der Meinung sind, dass der unstrukturierte Datensatz Ihrer Organisation von einem NLP-Datenwissenschaftler profitieren könnte, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf .
In den letzten Jahren konnten wir beobachten, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache einen Aufschwung erlebte und sich auf immer mehr Branchen auswirkte. NLP beginnt insbesondere das Gesundheitswesen zu revolutionieren.
Zwei der heißesten Bereiche der NLP-Forschung sind Healthtech und MedTech. NLP-Datenwissenschaftler verwenden NLP, um Änderungen in klinischen Berichten zu vergleichen und zu erkennen, Protokolle klinischer Studien auszuwerten , Molekülnamen aus wissenschaftlicher Literatur zu identifizieren und klinische Konzepte wie MeSH-Begriffe aus elektronischen Krankenakten zu extrahieren.
Diese Durchbrüche in der NLP-Forschung beginnen sich auf die Branche auszuwirken. Schauen Sie sich einige unserer Arbeiten im Bereich NLP im Gesundheitswesen in unserem Portfolio an.
Unsere NLP-Datenwissenschaftler haben eine Reihe faszinierender Datenwissenschaftsprojekte im Gesundheitssektor durchgeführt. Einige davon umfassen:
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 Datenwissenschaftler nutzen hauptsächlich die folgenden Technologien:
Unsere NLP-Datenwissenschaftler haben an einer Reihe großer NLP-Projekte für bekannte Namen gearbeitet, darunter:
Weitere Informationen finden Sie in unserem Portfolio an Fallstudien oder in der Liste früherer Kunden im oberen Menü.
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