Produkte und Fragen zum Begriff Natural-Language-Processing-NLP:
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Natural Language Processing (NLP) , Welcome to "Natural Language Processing (NLP): The Complete Guide." In today's digital age, where vast amounts of textual data are generated every second, the ability to understand, analyze, and generate human language is more crucial than ever. Natural Language Processing (NLP) serves as the bridge between human communication and machine understanding, empowering us to extract valuable insights, automate tasks, and enhance user experiences across diverse domains. This book is crafted to be your comprehensive companion on the journey through the multifaceted world of NLP. Whether you're a seasoned practitioner seeking to deepen your expertise or a newcomer eager to explore this dynamic field, our goal is to equip you with the knowledge, skills, and practical insights needed to succeed in the realm of NLP. The "Natural Language Processing (NLP): The Complete Guide" is designed with a learner-centric approach, guiding you from foundational concepts to advanced techniques in a structured and accessible manner. We begin by laying a solid groundwork with an overview of NLP, its applications, and its significance in various fields. From there, we delve into the essentials of text processing, feature extraction, and representation, providing you with a strong foundation to build upon. As you progress through the chapters, you'll explore a wide range of NLP tasks and techniques, including text classification, sentiment analysis, named entity recognition, machine translation, and more. Each topic is presented with clarity and depth, supported by practical examples, code snippets, and hands-on exercises to reinforce your understanding. Moreover, this guide goes beyond mere theory, offering practical insights and best practices gleaned from real-world experience. We showcase industry-standard tools, libraries, and frameworks commonly used in NLP projects, empowering you to apply your newfound knowledge to solve real-world problems and create impactful applications. In addition to covering core concepts and techniques, this book also explores emerging trends and cutting-edge developments in NLP. From deep learning architectures to ethical considerations and bias mitigation strategies, we aim to provide you with a comprehensive understanding of the current landscape of NLP and prepare you for the challenges and opportunities that lie ahead. We understand that learning NLP can be a daunting endeavor, given the complexity and rapid pace of innovation in the field. However, we believe that with dedication, curiosity, and the right guidance, anyone can master NLP and harness its transformative power. With this guide as your companion, we invite you to embark on a journey of exploration, discovery, and mastery in the fascinating world of Natural Language Processing. Thank you for choosing "Natural Language Processing (NLP): The Complete Guide." We hope that it serves as a valuable resource on your journey to master , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 31.48 € | Versand*: 0 € -
Current Trends in Natural Language Processing (NLP) and Human Language Technology (HLT) , Natural language processing (NLP) is a crucial technology in use today, particularly due to the vast and increasing amount of online text that requires comprehension to fully realize its value. Human language technology (HLT) poses a significant challenge for computing, with it requiring advanced NLP and the availability of big data to create large-scale systems and applications. Researching software and systems that bridge the linguistic gap between people and machines requires knowledge of natural language processing (NLP) and computational linguistics (CL), including their application-oriented aspects. This Reprint contains all accepted articles published in the Special Issue "Current Trends in Natural Language Processing (NLP) and Human Language Technology (HLT)". The aim of this Special Issue was to focus on technologies for processing human language in the form of text, using natural language processing (NLP) tools and techniques to address the two main challenges: natural language understanding and natural language generation. This Special Issue presents innovative research in the domain of NLP and HLT. It is our hope that the research results will contribute to fostering future research in NLP and inspiring future studies in related fields. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 105.87 € | Versand*: 0 € -
Der Kurs „U&P AI – Natural Language Processing (NLP) mit Python" ist ein umfassender Leitfaden zur Erlernung von NLP-Techniken mithilfe der Python-Programmierung. Hauptmerkmale: Lernen Sie die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Python Tauchen Sie ein in fortgeschrittene NLP-Techniken wie Stimmungsanalyse und Textklassifizierung Sammeln Sie praktische Erfahrungen durch praxisnahe Programmierübungen und Projekte Vorteile: Befähigt Lernende, Textdaten zu analysieren und da...
Preis: 10.99 € | Versand*: 0.00 EUR € -
The U&P AI - Natural Language Processing (NLP) with Python course is a comprehensive guide to mastering NLP techniques using Python programming. Key Features: Learn the fundamentals of Natural Language Processing (NLP) with Python Dive into advanced NLP techniques such as sentiment analysis and text classification Gain practical experience through hands-on coding exercises and projects Benefits: Empowers learners to analyse and derive insights from textual data Enhances programming skills wit...
Preis: 10.99 € | Versand*: 0.00 EUR € -
Turkish Natural Language Processing , This book brings together work on Turkish natural language and speech processing over the last 25 years, covering numerous fundamental tasks ranging from morphological processing and language modeling, to full-fledged deep parsing and machine translation, as well as computational resources developed along the way to enable most of this work. Owing to its complex morphology and free constituent order, Turkish has proved to be a fascinating language for natural language and speech processing research and applications. After an overview of the aspects of Turkish that make it challenging for natural language and speech processing tasks, this book discusses in detail the main tasks and applications of Turkish natural language and speech processing. A compendium of the work on Turkish natural language and speech processing, it is a valuable reference for new researchers considering computational work on Turkish, as well as a one-stop resource for commercialand research institutions planning to develop applications for Turkish. It also serves as a blueprint for similar work on other Turkic languages such as Azeri, Turkmen and Uzbek. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 85.27 € | Versand*: 0 € -
Natural Language Processing in Biomedicine , This textbook covers broad topics within the application of natural language processing (NLP) in biomedicine, and provides in-depth review of the NLP solutions that reveal information embedded in biomedical text. The need for biomedical NLP research and development has grown rapidly in the past two decades as an important field in cognitive informatics. Natural Language Processing in Biomedicine: A Practical Guide introduces the history of the biomedical NLP field and takes the reader through the basic aspects of NLP including different levels of linguistic information and widely used machine learning and deep learning algorithms. The book details common biomedical NLP tasks, such as named entity recognition, concept normalization, relation extraction, text classification, information retrieval, and question answering. The book illustrates the tasks with real-life use cases and introduces real-world datasets, novel machine learning and deep learning algorithms, and large language models. Relevant resources for corpora and medical terminologies are also introduced. The final chapters are devoted to discussing applications of biomedical NLP in healthcare and life sciences. This textbook therefore represents essential reading for students in biomedical informatics programs, as well as for professionals who are conducting research or building biomedical NLP systems. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 70.33 € | Versand*: 0 € -
Deep Natural Language Processing , Einstieg in Word Embedding, Sequence-to-Sequence-Modelle und Transformer mit Python , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220414, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Hirschle, Jochen, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Keyword: Algorithmen; Chatbots; Deep Learning; Hugging Face; Keras; Neuronale Netze; Spracherkennung; Statistik; TensorFlow; Transformers, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Übersetzung, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 242, Breite: 175, Höhe: 18, Gewicht: 566, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000055409001 B0000055409002, Beinhaltet EAN: 9783446914025 9783446914032, eBook EAN: 9783446473904 9783446474093, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2737714
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 € -
Representation Learning for Natural Language Processing , This book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms, and applications for natural language processing (NLP), ranging from word embeddings to pre-trained language models. It is divided into four parts. Part I presents the representation learning techniques for multiple language entries, including words, sentences and documents, as well as pre-training techniques. Part II then introduces the related representation techniques to NLP, including graphs, cross-modal entries, and robustness. Part III then introduces the representation techniques for the knowledge that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, legal domain knowledge and biomedical domain knowledge. Lastly, Part IV discusses the remaining challenges and future research directions.The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, socialnetwork analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate and graduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing. As compared to the first edition, the second edition (1) provides a more detailed introduction to representation learning in Chapter 1; (2) adds four new chapters to introduce pre-trained language models, robust representation learning, legal knowledge representation learning and biomedical knowledge representation learning; (3) updates recent advances in representation learning in all chapters; and (4) corrects some errors in the first edition. The new contents will be approximately 50%+ compared to the first edition. This is an open access book. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 43.31 € | Versand*: 0 €
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Wie beeinflusst NLP (Natural Language Processing) die Entwicklung von Chatbots in der Kundenbetreuung und im Kundenservice?
NLP ermöglicht es Chatbots, natürliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, was die Interaktion mit Kunden natürlicher und effektiver macht. Durch NLP können Chatbots Kundenanfragen besser interpretieren und relevante Informationen liefern, was zu einer verbesserten Kundenerfahrung führt. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von NLP-Technologien ermöglicht es Chatbots, komplexere Anfragen zu verarbeiten und personalisierte Antworten zu generieren, was die Effizienz und Wirksamkeit im Kundenservice steigert. NLP trägt dazu bei, dass Chatbots kontinuierlich lernen und sich verbessern, um den sich ständig ändernden Anforderungen und Bedürfnissen der Kunden gerecht zu werden.
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Wie hat sich NLP (Natural Language Processing) in den Bereichen der Sprachverarbeitung, maschinellen Übersetzung und Chatbot-Entwicklung weiterentwickelt?
NLP hat sich in den Bereichen der Sprachverarbeitung, maschinellen Übersetzung und Chatbot-Entwicklung weiterentwickelt, indem fortschrittliche Algorithmen und Modelle wie Transformer und BERT entwickelt wurden, die eine bessere Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen. Durch den Einsatz von Deep Learning und neuronalen Netzwerken konnten maschinelle Übersetzungssysteme verbessert werden, um präzisere und natürlichere Übersetzungen zu liefern. In der Chatbot-Entwicklung wurden NLP-Modelle eingesetzt, um Chatbots zu trainieren, die menschenähnliche Konversationen führen können und eine bessere Benutzererfahrung bieten. Die Integration von NLP in Sprachverarbeitungssystemen hat dazu beigetragen, dass sie besser in der Lage sind, natürliche Sprache zu
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Wie beeinflusst NLP (Natural Language Processing) die Entwicklung von Chatbots in der Kundenbetreuung, medizinischen Diagnose-Tools und anderen Anwendungen?
NLP ermöglicht es Chatbots, natürliche menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, was die Interaktion mit Kunden in der Kundenbetreuung verbessert. In medizinischen Diagnose-Tools ermöglicht NLP die Analyse und Interpretation von medizinischen Texten und Patientendaten, um präzisere Diagnosen zu stellen. In anderen Anwendungen ermöglicht NLP die automatische Kategorisierung und Analyse großer Mengen von Textdaten, um relevante Informationen zu extrahieren und Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von NLP-Technologien werden Chatbots und andere Anwendungen immer intelligenter und effektiver in der Interaktion mit Menschen.
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Wie beeinflusst NLP (Natural Language Processing) die Entwicklung von Chatbots in der Kundenservice-Branche und in der medizinischen Diagnose?
NLP ermöglicht es Chatbots, natürliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, was die Interaktion mit Kunden im Kundenservice verbessert. In der medizinischen Diagnose kann NLP dazu beitragen, große Mengen an medizinischen Daten zu analysieren und relevante Informationen für die Diagnose bereitzustellen. Durch die Integration von NLP in Chatbots können sie auch komplexe medizinische Fragen beantworten und Patienten unterstützen. Insgesamt trägt NLP dazu bei, die Effizienz und Genauigkeit von Chatbots in der Kundenservice-Branche und in der medizinischen Diagnose zu verbessern.
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Wie hat sich NLP (Natural Language Processing) in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, der Spracherkennung und der maschinellen Übersetzung weiterentwickelt?
NLP hat sich in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, der Spracherkennung und der maschinellen Übersetzung weiterentwickelt, indem fortschrittliche Algorithmen und Modelle entwickelt wurden, die eine bessere Verarbeitung und Interpretation natürlicher Sprache ermöglichen. Durch den Einsatz von Deep Learning und neuronalen Netzwerken konnten NLP-Systeme eine höhere Genauigkeit und Leistung bei der Sprachverarbeitung erreichen. Zudem wurden große Fortschritte bei der maschinellen Übersetzung erzielt, indem mehrsprachige Modelle und kontextbezogene Übersetzungen entwickelt wurden. Insgesamt hat die Weiterentwicklung von NLP dazu beigetragen, dass künstliche Intelligenz-Systeme besser in der Lage sind, natürliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu
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Wie wird NLP (Natural Language Processing) in der Medizin eingesetzt, um medizinische Texte zu analysieren und wichtige Informationen zu extrahieren?
NLP wird in der Medizin eingesetzt, um medizinische Texte wie Arztbriefe, Patientenakten und wissenschaftliche Artikel zu analysieren. Dabei werden wichtige Informationen wie Diagnosen, Behandlungen und Symptome extrahiert. Durch die Anwendung von NLP können große Mengen an medizinischen Texten effizient durchsucht und strukturiert werden, um relevante Informationen zu finden. Dies ermöglicht es Ärzten, Forschern und medizinischen Fachleuten, schnell auf wichtige medizinische Erkenntnisse zuzugreifen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
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Wie hat sich NLP (Natural Language Processing) in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, der Sprachverarbeitung und der maschinellen Übersetzung weiterentwickelt?
NLP hat sich in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, der Sprachverarbeitung und der maschinellen Übersetzung weiterentwickelt, indem es fortschrittliche Algorithmen und Modelle wie neuronale Netzwerke und Deep Learning einsetzt. Diese Technologien ermöglichen es, natürliche Sprache besser zu verstehen, zu verarbeiten und zu übersetzen. Durch die Integration von NLP in verschiedene Anwendungen wie Chatbots, Spracherkennungssysteme und Übersetzungstools hat sich die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit der Sprachverarbeitung und maschinellen Übersetzung erheblich verbessert. Darüber hinaus hat die Verfügbarkeit großer Datenmengen und die kontinuierliche Weiterentwicklung von NLP-Modellen zu einer besseren Anpassung an verschiedene Sprachen und Spr
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Wie wird NLP (Natural Language Processing) in der Medizin eingesetzt, um medizinische Texte zu analysieren und wichtige Informationen zu extrahieren?
NLP wird in der Medizin eingesetzt, um medizinische Texte wie Arztbriefe, Patientenakten und wissenschaftliche Artikel zu analysieren. Dabei werden wichtige Informationen wie Diagnosen, Behandlungen und Symptome extrahiert. Dies ermöglicht eine schnellere und präzisere Auswertung von medizinischen Daten. Zudem kann NLP auch zur Identifizierung von Trends, Mustern und Risikofaktoren in großen Mengen von medizinischen Texten verwendet werden.
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Wie wird NLP (Natural Language Processing) in der Medizin eingesetzt, um medizinische Texte zu analysieren und wichtige Informationen zu extrahieren?
NLP wird in der Medizin eingesetzt, um medizinische Texte wie Arztbriefe, Patientenakten und wissenschaftliche Artikel zu analysieren. Dabei werden wichtige Informationen wie Diagnosen, Behandlungen und Symptome extrahiert. Diese Informationen können dann für die klinische Entscheidungsfindung, Forschung und Qualitätssicherung genutzt werden. NLP hilft dabei, große Mengen an medizinischen Texten effizient zu verarbeiten und relevante Informationen zu identifizieren, um die Patientenversorgung zu verbessern.
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Wie wird NLP (Natural Language Processing) in der Medizin eingesetzt, um medizinische Texte zu analysieren und wichtige Informationen zu extrahieren?
NLP wird in der Medizin eingesetzt, um medizinische Texte wie Arztbriefe, Patientenakten und wissenschaftliche Artikel zu analysieren. Dabei werden wichtige Informationen wie Diagnosen, Behandlungen und Symptome extrahiert. Diese Informationen können dann für die klinische Entscheidungsfindung, Forschung und Qualitätssicherung genutzt werden. Durch die Anwendung von NLP können große Mengen an medizinischen Texten effizient verarbeitet und wichtige Erkenntnisse gewonnen werden.
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Wie wird NLP (Natural Language Processing) in der Medizin eingesetzt, um medizinische Texte zu analysieren und klinische Entscheidungsunterstützungssysteme zu entwickeln?
NLP wird in der Medizin eingesetzt, um medizinische Texte wie Arztbriefe, Patientenakten und wissenschaftliche Artikel zu analysieren. Dabei werden wichtige Informationen extrahiert, um Diagnosen zu unterstützen und Behandlungsentscheidungen zu verbessern. Durch die Anwendung von NLP können große Mengen an medizinischen Texten effizient verarbeitet werden, um Muster und Trends zu identifizieren. Dies ermöglicht es, klinische Entscheidungsunterstützungssysteme zu entwickeln, die Ärzte bei der Diagnosestellung und Behandlungsplanung unterstützen. NLP-Technologien können auch dazu beitragen, die Genauigkeit und Effizienz von medizinischen Informationssystemen zu verbessern, indem sie automatisch relevante Informationen aus unstrukturierten Texten extrahieren und in strukturierte
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Wie hat sich NLP (Natural Language Processing) in den Bereichen der maschinellen Übersetzung, der Spracherkennung und der Chatbot-Entwicklung weiterentwickelt?
NLP hat sich in den Bereichen der maschinellen Übersetzung, Spracherkennung und Chatbot-Entwicklung weiterentwickelt, indem fortschrittliche Algorithmen und Modelle wie Transformer und BERT eingesetzt wurden, um die Genauigkeit und Qualität der Übersetzungen zu verbessern. Im Bereich der Spracherkennung wurden neuronale Netzwerke und Deep Learning eingesetzt, um die Fähigkeit von Systemen zur Erkennung und Interpretation von gesprochener Sprache zu verbessern, was zu einer höheren Genauigkeit und Zuverlässigkeit geführt hat. Bei der Entwicklung von Chatbots wurden NLP-Modelle verwendet, um die Fähigkeit von Chatbots zur natürlichen Interaktion mit Benutzern zu verbessern, indem sie kontextbezogene Antworten generieren und menschenähnliche Konversationen führen können. Insges