NLP-Unternehmen

NLP-Unternehmen Fast Data Science

Fast Data Science Ltd ist ein führendes NLP-Unternehmen mit Sitz in Großbritannien. Wir bieten Beratung zu Natural Language Processing und Data Science. Unser Personal besteht aus in Oxford und Cambridge ausgebildeten und Microsoft-zertifizierten Fachleuten.

Das Spezialgebiet unseres Unternehmens ist die Verarbeitung natürlicher Sprache oder NLP. NLP kann als die Verwendung von Software zur Manipulation natürlicher Sprache wie Sprache und Text definiert werden. Mit anderen Worten: Computern beibringen, zu sprechen und menschliche Sprachen zu verstehen.

Wir helfen unseren Kunden, aus unstrukturierten Daten, wie beispielsweise langen Textdokumenten, Mehrwert zu ziehen. Wir konzentrieren uns auf viele Branchen, darunter die Pharma- und Gesundheitsbranche. Ein Kunde kann beispielsweise einen Datensatz mit 1 Million PDF-Dokumenten im Freitextformat haben, wie etwa Fahrzeugprüfberichte, Krankenakten oder Ähnliches. Es kann eine unmögliche Aufgabe sein, große Datensätze manuell durchzulesen, und hier kommt ein NLP-Unternehmen wie Fast Data Science Ltd ins Spiel.

NLP company Fast Data Science offers bespoke Natural Language Processing consultingxxx Das NLP-Unternehmen Fast Data Science bietet maßgeschneiderte Beratung zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Natürliche Sprachverarbeitung und Textanalyse

Als NLP-Unternehmen liegt unser Hauptaugenmerk auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), obwohl wir auch in anderen Bereichen der Datenwissenschaft aktiv sind. Der Direktor, Thomas Wood, machte 2008 an der Universität Cambridge einen Master in Computersprache, Text und Internettechnologie und arbeitet seitdem ausschließlich im Bereich maschinelles Lernen und hauptsächlich NLP. 2018 gründete er das Unternehmen Fast Data Science Ltd mit dem Ziel, großen Organisationen Datenwissenschaftsberatung mit Schwerpunkt NLP anzubieten. Wir haben NLP-Pipelines von Grund auf neu aufgebaut und an Dialogsystemen in natürlicher Sprache , Dokumentklassifizierern und textbasierten Empfehlungssystemen gearbeitet. Für diese Aufgaben haben wir sowohl traditionelle Techniken des maschinellen Lernens als auch modernste Technologien wie neuronale Netzwerke verwendet. Normalerweise verwenden wir Python, sind aber entsprechend der Technologie Ihrer Organisation flexibel.

Fast Data Science - London

Need a business solution?

Führend in den Bereichen NLP, ML und Data Science seit 2016 – kontaktieren Sie uns für eine NLP-Beratungssitzung.

NLP-Beispiele

Als NLP-Unternehmen übernehmen wir Beratungstätigkeiten in allen Bereichen des NLP, unter anderem in den folgenden Bereichen:

  • Dokumentenklassifizierung
  • Natürliches Sprachverständnis
  • Textanalyse
  • Anonymisierung von Dokumenten
  • Themenanalyse – Clustering
  • Dokumentbasierte Empfehlungssysteme
  • Natürlichsprachliche Dialogsysteme
  • Unstrukturierte Datenanalyse

NLP und unstrukturierte Daten

Heutzutage verfügen viele Unternehmen, insbesondere in bestimmten Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Pharmaindustrie, dem Rechtswesen und dem Versicherungswesen, über große Mengen unstrukturierter Daten. Dabei handelt es sich in der Regel um Daten im Textformat, bei denen es sich sogar um ungescannte Dokumente, PDFs, HTML oder andere Dateitypen handeln kann.

Unstrukturierte Daten sind sehr schwierig zu handhaben, können aber eine wahre Goldgrube an Informationen sein. NLP-Unternehmen wie Fast Data Science sind darauf spezialisiert, aus den unstrukturierten Datensätzen von Organisationen Wert zu extrahieren.

Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung im Gesundheitswesen

Natural Language Processing applications in healthcare Natural Language Processing applications in healthcare

Der Gesundheitssektor wendet sich zunehmend an NLP-Unternehmen wie uns, um sich bei der Einführung von KI und natürlicher Sprachverarbeitung beraten zu lassen.

NLP-Technologien im Gesundheitswesen fallen unter den Oberbegriff Healthtech oder MedTech. NLP-Unternehmen nutzen die Technologie, um klinische Berichte zu vergleichen und Änderungen darin zu erkennen, klinische Konzepte wie MeSH-Begriffe aus elektronischen Krankenakten zu extrahieren und Mensch-Maschine-Dialogsysteme in natürlicher Sprache zu entwickeln, um die Erfahrung im Gesundheitswesen zu verbessern.

Wir haben an einer Reihe von Projekten im Gesundheitswesen gearbeitet, darunter:

Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache bei Fast Data Science

Wir arbeiten viel mit Python im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. Wir haben an einer Vielzahl von NLP-Modellen gearbeitet, darunter:

  • Bag of Words, tf*idf, Kosinus-Ähnlichkeit
  • NLP-Pipelines, Lemmatisierung, Parser, Chunker
  • Tiefe neuronale Netzwerke
*   convolutional neural networks (text as well as images)

*   RNN, LSTM

*   Seq2seq, word2vec, doc2vec

*   [see a live demo of a CNN for author identification](/forensic-stylometry-linguistics-authorship-analysis-demo/)

  • Clustering: Latente Dirichlet-Allokation
*   This is useful for extracting topics from a set of unstructured documents, for example legal documents, survey responses, factory error reports, etc.

  • Suchmaschinen und Suchbegriff-Empfehlungen
  • Google Natural Language, AWS, Microsoft Azure

Topic detection is an NLP technique that allows you to discover common themes in a set of unstructured documents. Die Themenerkennung ist eine NLP-Technik, mit der Sie gemeinsame Themen in einer Reihe unstrukturierter Dokumente entdecken können.

Natürliche Sprachverarbeitung in Python und R

Wir arbeiten mit folgenden Programmiersprachen und Frameworks:

  • TensorFlow
  • Keras
  • Python NLTK
  • R

Frühere Natural Language Processing-Projekte eines NLP-Unternehmens

Zu den vergangenen NLP-Projekten unseres Unternehmens gehören:

  • ein Sprachdialogsystem zur Steuerung eines Smart Homes
  • ein unüberwachtes Textanalyseprogramm zur Analyse von Textbeschreibungen von Herstellungsfehlern (für das deutsche Pharmaunternehmen Boehringer Ingelheim )
  • ein Modell zur Klassifizierung der Lebensläufe von Arbeitssuchenden nach Branchen und Gehaltsgruppen ( CV-Library ).
  • Analyse der Umfrageantworten für die amerikanische gemeinnützige White Ribbon Alliance

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