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Vers.: 1.1 Revision: 3 Build: 20
Natural Language Processing (NLP)
Sprachverarbeitung hat in der Softwareentwicklung eine bedeutende Rolle eingenommen. Es ermöglicht die Entwicklung von interaktiven und intelligenten Anwendungen, die die natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren können.
KnowHow vorhanden Kompetenzen ausbauen Erwerben neuer Kenntnisse ist nötig
1. Grundlagen der Linguistik: Verstehen der grundlegenden Konzepte der Linguistik,
einschließlich Syntax, Semantik und Pragmatik.
2. Tokenisierung: Aufteilen von Text in kleinere Einheiten wie Wörter oder Sätze.
3. Stemming und Lemmatization: Reduzieren von Wörtern auf ihre Grundform.
4. Part-of-Speech (POS) Tagging: Bestimmen der Wortarten in einem Satz.
5. Named Entity Recognition (NER): Erkennen und Klassifizieren von benannten Entitäten wie
Personen, Orten und Organisationen.
6. Sentimentanalyse: Bestimmen der Stimmung oder des Tons eines Textes.
7. Textklassifikation: Kategorisieren von Texten in vordefinierte Klassen.
8. Sprachmodellierung: Erstellen von Modellen, die die Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen
vorhersagen.
9. Word Embeddings: Repräsentieren von Wörtern als Vektoren in einem kontinuierlichen
Vektorraum.
10. Bag-of-Words (BoW): Repräsentieren von Texten als Vektoren von Worthäufigkeiten.
11. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Messen der Wichtigkeit von Wörtern in
einem Dokument.
12. N-Gramme: Analysieren von aufeinanderfolgenden Wortgruppen in einem Text.
13. Sequenz-zu-Sequenz-Modelle: Verwenden von Modellen zur Umwandlung einer Sequenz von
Wörtern in eine andere Sequenz.
14. Recurrent Neural Networks (RNNs): Verwenden von neuronalen Netzwerken zur Verarbeitung
von Sequenzen.
15. Long Short-Term Memory (LSTM): Eine spezielle Art von RNN, die sich gut für lange
Sequenzen eignet.
16. Gated Recurrent Units (GRUs): Eine weitere Art von RNN, die weniger komplex als LSTMs
ist.
17. Transformers: Moderne Architektur für NLP-Modelle, die auf Selbstaufmerksamkeit basiert.
18. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Ein vortrainiertes
Sprachmodell, das bidirektionale Kontextinformationen verwendet.
19. GPT (Generative Pre-trained Transformer): Ein vortrainiertes Sprachmodell, das für die
Textgenerierung verwendet wird.
20. Seq2Seq mit Attention: Verwenden von Aufmerksamkeitsmechanismen zur Verbesserung der
Sequenz-zu-Sequenz-Modelle.
21. Machine Translation: Automatisches Übersetzen von Texten von einer Sprache in eine
andere.
22. Spracherkennung: Umwandeln von gesprochener Sprache in Text.
23. Text-to-Speech (TTS): Umwandeln von Text in gesprochene Sprache.
24. Dialogsysteme: Entwickeln von Systemen, die natürliche Gespräche mit Benutzern führen
können.
25. Coreference Resolution: Bestimmen, welche Wörter oder Phrasen im Text auf dieselbe
Entität verweisen.
26. Textzusammenfassung: Erstellen von kurzen Zusammenfassungen langer Texte.
27. Sprachspezifische Herausforderungen: Berücksichtigen der Besonderheiten verschiedener
Sprachen.
28. Ethik und Bias in NLP: Verstehen und Minimieren von Vorurteilen und ethischen Problemen
in NLP-Modellen.
29. Evaluation von NLP-Modellen: Verwenden von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall
und F1-Score zur Bewertung der Leistung von NLP-Modellen.
30. NLP-Bibliotheken und Frameworks: Verwenden von Tools wie NLTK, spaCy, TensorFlow und
PyTorch zur Implementierung von NLP-Anwendungen.