NLP - Wie Sie Sprachmodelle sinnvoll und erfolgreich für Ihr Business einsetzen

Manchmal hilft es bereits, gute und leicht umsetzbare Anwendungsbeispiele zu sehen, um eine Idee für das eigene Business zu entwickeln und sich inspirieren zu lassen.
Wir haben uns also selbst einen Anwendungsfall gesucht und ihn umgesetzt:

• Tokenisierung: Zerlegung von Texten in einzelne Wörter oder Phrasen.
• Part-of-Speech Tagging: Zuordnung von Part-of-Speech-Tags (z.B. Nomen, Verben, Adjektive) zu jedem Token.
• Named Entity Recognition: Identifikation von Namen von Personen, Orten, Organisationen und anderen relevanten Entitäten in Texten.
• Parsing: Analyse der grammatischen Struktur von Texten, um eine Übersicht über die Bedeutung von Texten zu erhalten.
• Sentiment Analysis: Analyse von Texten, um das darin enthaltene Sentiment Positive, Negative oder Neutral) zu bestimmen.
• Text Summarization: Zusammenfassung von Texten, um eine übersichtliche Zusammenfassung der wichtigsten Informationen zu erhalten.
• Machine Translation: Übersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere mithilfe von maschinellen Übersetzungsmodellen.

Je nach Anwendungsfall können weitere Techniken, wie beispielsweise Textklassifikation oder Coreference Resolution erforderlich sein.

Es gibt mehrere Gründe, warum es sinnvoller sein kann, ein eigenes NLP-Modell zu nutzen, statt auf große Modelle wie ChatGPT zurückzugreifen:

• Anpassbarkeit
  Ein eigenes NLP-Modell kann speziell für die Bedürfnisse des Unternehmens oder der Organisation trainiert werden, was eine bessere Anpassbarkeit und Genauigkeit ermöglicht.
• Datenschutz
  Die Verwendung von großen NLP-Modellen kann Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit aufwerfen, da die Daten in die Cloud hochgeladen werden müssen. Ein eigenes NLP-Modell kann auf eigenen Servern gehostet werden, was eine bessere Kontrolle über die Daten ermöglicht.
• Kosten
  Die Verwendung von großen NLP-Modellen kann teuer sein, insbesondere wenn hohe Daten-Volumina verarbeitet werden. Ein eigenes NLP-Modell kann günstiger sein, insbesondere wenn es auf eigene Hardware ausgeführt wird.
• Geschwindigkeit
  Ein eigenes NLP-Modell kann schneller sein als ein großes Modell wie ChatGPT, da es auf eigene Hardware ausgeführt werden kann und keine Netzwerklatenz hat.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es in bestimmten Fällen sinnvoll sein kann, ein eigenes NLP-Modell zu nutzen. Die Entscheidung hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und Bedürfnissen ab.

Cassini ist der passende Partner, wenn Sie über eine NLP-Lösung nachdenken. Mit unseren Expert*innen können wir Ihre Ideen von der Konzeption über die Entwicklung bis zum globalen Roll-Out fachlich und strategisch unterstützen.

1. Das Kennenlernen
   Lassen Sie uns ganz unverbindlich ein Gespräch führen, um zu sehen, ob und wie sich Ihre Vorstellungen umsetzen lassen.
2. Der Plan
   Wir erstellen einen Projektplan, der maßgeschneidert auf Ihre Ausgangslage und angestrebte Lösung ausgerichtet ist.
3. Die Umsetzung
   Unsere Expert*innen liefern iterativ Ergebnisse während des Projektes, sodass sie jederzeit den Fortschritt sehen und gezielt Einfluss nehmen können.