Machine Learning Modelle zur Verarbeitung von natürlicher Sprache und Textdokumenten haben in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht. Die Verfügbarkeit sehr großer Mengen an Text im Internet, die für das Training von Modellen erforderlichen Rechnerkapazitäten und Fortschritte bei spezialisierten Neuronalen Netzen ermöglichen heute gute semantische Klassifikationen, maschinelle Übersetzungen und interaktive Dialogsysteme.

Unsere Werkzeuge:

• Neuronale Netzwerke zur Klassifikation von Texten
• Codierung von Wörtern als semantische Vektoren
• Auffindung ähnlicher Dokumente
• Einbindung von externen Services für OCR und Speech Recognition

• Unterstützung bei der Kundenkommunikation, z.B. durch inhaltliche Kategorisierung von E-Mails und Chatanfragen
• Auswertung von Nutzerkommentaren und Reviews (Sentiment Analysis)
• Dokumentenverwaltung
• Automatische Verschlagwortung
• Chatbots
• Sprachgesteuerte User-Interfaces, z.B. für Outdoor-Datenerfassung

Von unseren Teammitgliedern durchgeführte Projekte:

• Entwicklung von Webservices zur automatischen Kategorisierung von Retail-Produkten auf Basis von Produktbeschreibungen
• Automatische Klassifikation von Supportanfragen zur Auswahl von geeigneten Mitarbeitern im Supportchat des Kunden
• Trainings in Text-Analytics für die Data Science Mitarbeiter einer Verlagsgruppe