KnowHow vorhanden

Kompetenzen ausbauen

Erwerben neuer Kenntnisse ist nötig

1. Grundlagen der Sprachverarbeitung: Verständnis der grundlegenden Konzepte und Prinzipien der natürlichen Sprachverarbeitung.

2. Python-Programmierung: Kenntnisse in der Programmiersprache Python, die häufig für NLP verwendet wird.

3. Textvorverarbeitung: Techniken zur Bereinigung und Vorbereitung von Textdaten, wie Tokenisierung, Stemming und Lemmatization.

4. Wortvektoren: Verständnis und Anwendung von Wortvektoren wie Word2Vec, GloVe und FastText.

5. Sprachmodelle: Kenntnisse in der Nutzung und Implementierung von Sprachmodellen wie BERT, GPT und Transformer-Modelle.

6. Textklassifikation: Techniken zur Klassifikation von Texten, wie Sentiment-Analyse und Themenmodellierung.

7. Named Entity Recognition (NER): Erkennung und Klassifikation von benannten Entitäten in Texten.

8. Part-of-Speech (POS) Tagging: Kennzeichnung von Wörtern in Texten mit ihren grammatikalischen Funktionen.

9. Syntaxanalyse: Techniken zur syntaktischen Analyse von Sätzen, wie Parsing und Dependency Parsing.

10. Textgenerierung: Methoden zur automatischen Generierung von Texten.

11. Maschinelles Übersetzen: Kenntnisse in der Implementierung und Nutzung von maschinellen Übersetzungssystemen.

12. Spracherkennung: Techniken zur Erkennung und Verarbeitung gesprochener Sprache.

13. Dialogsysteme: Entwicklung und Implementierung von Chatbots und Sprachassistenten.

14. Sentiment-Analyse: Analyse und Klassifikation von Meinungen und Stimmungen in Texten.

15. Themenmodellierung: Techniken zur Identifizierung von Themen in großen Textkorpora.

16. NLP-Bibliotheken: Nutzung von NLP-Bibliotheken wie NLTK, SpaCy und Hugging Face Transformers.

17. Datenvisualisierung: Visualisierung von NLP-Ergebnissen zur besseren Analyse und Interpretation.

18. Evaluation von NLP-Modellen: Techniken zur Bewertung der Leistung von NLP-Modellen.

19. Ethik in NLP: Verständnis der ethischen Aspekte und Verantwortlichkeiten bei der Verarbeitung natürlicher Sprache.

20. Kontinuierliches Lernen: Bereitschaft, sich kontinuierlich über neue Entwicklungen und Best Practices im Bereich NLP zu informieren.

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