Ich gewinne Einblicke aus Textdaten mit NLP und Topic Models

Unstrukturierte Textdaten werden zu einer wichtigen Informationsquelle für Unternehmen und die Schaffung neuen Wissens. Um jedoch Erkenntnisse und Informationen aus solchen text- und insightsreichen Daten zu gewinnen, muss eine sorgfältige Methode der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) angewendet werden.

In diesem Service helfe ich dem Kunden, solche wichtigen Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten mit modernsten NLP-Methoden zu extrahieren. Genauer gesagt, werden folgende Schwerpunkte gesetzt:

Pre-Processing: Alle nicht-sprachlichen Störungen werden professionell mit Frameworks wie regex behandelt.

Verarbeitung: Die wichtigsten Merkmale werden mit Methoden wie Bag of Words oder TFIDF extrahiert. Diese Merkmale informieren den Forscher über Latenz und Vollständigkeit der Daten.

Analyse: Die Daten werden analysiert, um verschiedene Schlüsselvariablen wie Stimmung, emotionalen Ton, Hass, Liebe und andere zu messen.

Modellentwicklung: Für die Messung benutzerdefinierter Variablen und die Anpassung an den Kontext kann ein modernstes Modell mit vortrainiertem Hugging Face Modell trainiert oder feinjustiert werden.

LLM-Integration: Die LLM können ebenfalls integriert werden, indem ihre einzigartige und leistungsstarke Architektur genutzt wird, um mit innovativen Prompts Erkenntnisse zu gewinnen.