Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache können wir auf unstrukturierte Daten zugreifen, egal ob es sich um Text, Audio, Bilder oder Videos handelt.
Auf diese Weise können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, Analysen und Entscheidungsprozesse verbessern und sogar Vorhersagemodelle für Dinge wie Versicherungsansprüche , rechtliche Ergebnisse , Risiken klinischer Studien , Studienkosten , Gehälter von Arbeitssuchenden oder Berichte über Produktionsfehler entwickeln …
Ja, das sind alles Beispiele für Projekte, die wir für Kunden bei Fast Data Science übernommen haben! Weitere Beispiele für NLP-Projekte finden Sie in unseren Fallstudien. Schreiben Sie uns, wenn Sie daran interessiert sind, aus Ihren unstrukturierten Daten Mehrwert zu ziehen.
Bei Fast Data Science liegt unser Hauptaugenmerk auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Der Manager, Thomas Wood, absolvierte 2008 einen Masterabschluss in Computersprache, Text und Internettechnologie an der Universität Cambridge und arbeitet seitdem ausschließlich in der Beratung zum maschinellen 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 neu aufgebaut und an geschäftsorientierten NLP-Beratungsaufträgen gearbeitet.
A natural language processing consulting engagement will allow you to extract value from your unstructured data
Natural language processing
Bei der Beratung zur Verarbeitung natürlicher Sprache verfolgen wir einen Ansatz, bei dem der Mensch im Mittelpunkt steht. Wir identifizieren Chancen, indem wir mit Stakeholdern und Vizepräsidenten innerhalb einer Organisation sprechen und die Chancen nach Auswirkungen auf die Organisation und die 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 erzielen. Wir beginnen einen Auftrag häufig mit einem MVP (Minimum Viable Product) , sodass wir so schnell wie möglich den Wert für das Unternehmen aufzeigen können.
Je nachdem, was das beste und effektivste Ergebnis liefert, verwenden wir sowohl traditionelle Techniken des maschinellen Lernens als auch den neuesten Stand der Technik, beispielsweise neuronale Netzwerke, und nutzen möglicherweise sogar handelsübliche generative Modelle wie GPT-4 von OpenAI . Für die Bereitstellung verwenden wir häufig einen Tech-Stack mit Python , Jupyter Notebook und FastAPI , optional einschließlich eines Big Data Warehouse wie Apache Spark oder BigQuery sowie Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud für unsere Beratungsaufträge zur Verarbeitung natürlicher Sprache.
Wenn Ihr Unternehmen über eine große Menge unstrukturierter Daten wie Texte, Dokumente, E-Mails, Social Media, Bewertungen, Berichte, Interviewtranskripte oder ungescannte Dokumente verfügt, kann NLP für Sie einen enormen Mehrwert bieten und Ihrem Unternehmen dabei helfen, diese unstrukturierten Daten zu analysieren und daraus Nutzen zu ziehen. Denken Sie nur an die Goldgrube wertvoller Erkenntnisse, die Sie mit einer Datenanalyseberatung erhalten.
In vielen Branchen wie etwa dem Gesundheitswesen, der Pharmaindustrie, der Rechtsbranche und der Versicherungsbranche kommt es häufig vor, dass große Mengen unstrukturierter Daten vorliegen.
Fast Data Science ist auf die Wertschöpfung aus unstrukturierten Datensätzen von Organisationen spezialisiert.
Rufen Sie uns noch heute an oder schreiben Sie uns eine E-Mail , damit wir Ihre ungenutzten Daten besprechen können.
Beispiele für Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache sind:
Die Liste ließe sich fortsetzen. Tatsächlich haben wir ein A/Z der Datenwissenschaft zusammengestellt !
KI und natürliche Sprachverarbeitung werden im gesamten Gesundheitssektor zunehmend eingesetzt. Diese Technologie wird manchmal als Healthtech oder MedTech bezeichnet. NLP wird verwendet, 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 Gesundheitsversorgung zu verbessern.
Wir haben an einer Reihe von Projekten im Gesundheitswesen gearbeitet, darunter:
Wir arbeiten viel mit Python im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. 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](/forensic-stylometry-linguistics-authorship-analysis-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