Das Spektrum der Themen deckt nahezu alle Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ab, kombiniert mit realistischen Anwendungsfällen und Datensätzen. U. a. werden folgende Konzepte behandelt:
- Textaufbereitung
- Worteinbettungen (Word2vec, BERT, GP2, GPTJ, ELMO)
- Neuronale Netze: MLP, CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformer
- Modellierung von Sprachen
- Modellierung von Sequenz zu Sequenz (seq2seq)
- Aufmerksamkeits-Mechanismus (Attention mechanism)
- Transformer-Architektur
- Fine Tuning
- Transfer Learning
- Sprachübergreifende und mehrsprachige Sprachmodellierung
Der Schwerpunkt des Seminars liegt auf der Umsetzung von Projekten. In den folgenden Modulen werden alle Programme (Python) auf Basis Tensorflow bzw. Pytorch entwickelt:
- Named Entity Recognition
: Erkennung von Eigennamen von Personen, Institutionen, medizinischen Fachausdrücken (BiLSTM, ELMO)
- Entwicklung eines Fragebeantwortungssystems
mit Haystack und Elasticsearch
- Textklassifizierung mit BERT z. B. Auswertung von Stimmungsanalysen von Produkten oder Marken in sozialen Netzwerken; Auswertung von Kundenbewertungen
- Sentiment Analyse:
Identifizierung von Beurteilungen und Bewertungen in einem Text z.B. Bewertungen von Produkten und Services mit BERT und Huggingface
- Sentence Categorization
: Maschinelle Einteilung von Texten in vordefinierte Gruppen z.B. Spam-Filter, Sentiment Analysis, Dringlichkeit, Stil, Sprache, Komplexität
- Relation Extraction:
Extraktion von semantischen Beziehungen aus einem Text
- Automatische Textzusammenfassung (extraktive und generative
) mit BERT, T5 und Pegasus
- Informationsextraktion ermöglicht einen direkten Zugriff auf wesentliche Details von Verträgen, Bestellungen, Rechnungen und Spezifikationen
- Maschinelle Übersetzung z.B. von Deutsch in Englisch oder Spanisch
- Multimodale Netzwerke und Erstellung von Bilduntertiteln mit ResNets und Transformer-Netzwerke
- KI-Chatbots mit vortrainierten Transformern
Das Spektrum der Themen deckt nahezu alle Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ab, kombiniert mit realistischen Anwendungsfällen und Datensätzen. U. a. werden folgende Konzepte behan ...
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