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 heute als Turing-Test bezeichneten Test als Kriterium für Intelligenz vorschlug. Dabei handelt es sich um eine Aufgabe, die die automatische Interpretation und Generierung natürlicher Sprache beinhaltet (z. B. „Wir suchen in der Datenbank“), die damals jedoch nicht als eigenständiges Problem der künstlichen Intelligenz formuliert wurde.
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 unser Hauptschwerpunkt liegt auf NLP. Der Manager, Thomas Wood, hat 2008 an der Universität Cambridge einen Master in Computersprache, Text und Internettechnologie gemacht und arbeitet seitdem ausschließlich im Bereich maschinelles Lernen und hauptsächlich in NLP. 2018 gründete er Fast Data Science, um Datenwissenschaftsberatung mit Spezialisierung auf NLP anzubieten. Wir haben NLP-Pipelines von Grund auf neu aufgebaut und an Dialogsystemen für natürliche Sprache , Dokumentklassifizierern und textbasierten Empfehlungssystemen gearbeitet. Für diese Aufgaben haben wir sowohl traditionelle Techniken des maschinellen Lernens als auch modernste Techniken wie neuronale Netzwerke verwendet. Für unsere spezialisierte NLP-Arbeit verwenden wir normalerweise Python .
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, dem Rechtswesen und der Versicherungsbranche, 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. Für diese Art von Problemen empfiehlt es sich, einen NLP-Spezialisten hinzuzuziehen.
Unstrukturierte Daten sind sehr schwierig zu verarbeiten, können aber eine wahre Goldgrube an Informationen sein. Fast Data Science ist darauf spezialisiert, aus den unstrukturierten Datensätzen von Organisationen wertvolle Informationen zu extrahieren.
KI und natürliche Sprachverarbeitung werden im gesamten Gesundheitssektor zunehmend eingesetzt.
Diese Technologie wird manchmal als Healthtech oder MedTech bezeichnet. Unser Spezialgebiet, 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 Erfahrung im Gesundheitswesen zu verbessern.
Wir haben an einer Reihe von Projekten im Gesundheitswesen gearbeitet, darunter:
Als NLP-Spezialisten beschäftigen wir uns viel mit der Verarbeitung natürlicher 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](/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.
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