Natural Language Processing
Implementieren Sie NLP-Funktionen einschließlich Textklassifizierung, Named Entity Recognition, Sentimentanalyse, Schlüsselwort-Extraktion, Spracherkennung und semantische Suche mit Transformer-Modellen.
Epic- & Feature-Übersicht
1 NLP-Infrastruktur
NLP-Modelle und Pipeline einrichten
5 Pkt. 1 week 2 Features
NLP-Infrastruktur
NLP-Modelle und Pipeline einrichten
Modellauswahl
NLP-Modelle (BERT, spaCy) auswählen und deployen
Textvorverarbeitung
Tokenisierung, Normalisierung, Bereinigung
Ergebnisse
- NLP-Modelle
- Vorverarbeitungs-Pipeline
- Inference-API
2 NLP-Funktions-Implementierung
Kern-NLP-Fähigkeiten implementieren
8 Pkt. 1-2 Wochen 3 Features
NLP-Funktions-Implementierung
Kern-NLP-Fähigkeiten implementieren
Textklassifizierung
Text in vordefinierte Klassen kategorisieren
Entitätsextraktion
Namen, Daten, Orte usw. extrahieren
Sentimentanalyse
Sentiment bestimmen (positiv/negativ/neutral)
Ergebnisse
- Klassifizierungs-API
- Entitätsextraktion
- Sentimentanalyse
3 Erweiterte NLP-Funktionen
Semantische Suche und erweiterte Funktionen
5 Pkt. 1 week 2 Features
Erweiterte NLP-Funktionen
Semantische Suche und erweiterte Funktionen
Semantische Suche
Vektorbasierte semantische Ähnlichkeitssuche
Schlüsselwort-Extraktion
Wichtige Schlüsselwörter und Phrasen extrahieren
Ergebnisse
- Semantische Suche
- Schlüsselwort-Extraktion
- Embeddings
Technologie-Stack
Wichtige Aspekte
Modellgröße und Performance
Sprachunterstützung
Genauigkeit vs. Geschwindigkeit Abwägung
Fine-Tuning-Anforderungen
Deployment-Infrastruktur
Erfolgskriterien
Hohe Genauigkeit in der Zieldomäne
Low-Latency-Inferenz
Unterstützt mehrere Sprachen
Modelle werden regelmäßig aktualisiert
API gut dokumentiert
Verwandte Anwendungsfälle
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