NLPAnwendungen
NLP-Anwendungen beziehen sich auf Systeme der natürlichen Sprachverarbeitung, die darauf abzielen, Texte oder Sprache zu verstehen, zu analysieren, zu interpretieren und in nutzbare Informationen oder Aktionen umzusetzen.
Typische Aufgabenfelder umfassen Textanalyse wie Tokenisierung, Named-Entity-Recognition und Stimmungs- bzw. Meinungsanalyse, maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und Sprachausgabe,
Weitere Einsatzgebiete sind die automatische Zusammenfassung von Dokumenten, Informations- und Suchsysteme, Klassifikation von Inhalten, Compliance- und
Technologisch basieren moderne NLP-Anwendungen häufig auf transformer-basierten Modellen. Sie nutzen große Textkorpora und lernbasierte Ansätze, reichen
Die Bewertung erfolgt je nach Aufgabe mit spezifischen Metriken wie Genauigkeit, F1, BLEU oder ROUGE, oft auch
Herausforderungen umfassen Datenschutz, Bias und Fairness, Sicherheit vor Manipulation, Transparenz und Erklärbarkeit sowie die Sprach- und
Zukünftige Entwicklungen zielen auf bessere Mehrsprachigkeit, Domänenanpassung, Privatsphäre-schonende Lernmethoden und effiziente, ressourcenschonende Implementierungen.