Die dritte Folge zu NLP wird noch angewandter: Zu Gast ist Tobias Wochinger von Rasa, mit dem wir gemeinsam einen Chat-Bot entwickeln möchten. Moderne Chat-Bots finden bereits vielfältig Verwendung, sowohl für die Beantwortung von Support Anfragen oder auch für das Buchen von Reisen müssen Sie aber den Kontext der Unterhaltung verstehen und Querverbindungen zwischen Informationen ziehen. Ein Chat-Bot vereinigt so zahlreiche NLP Herausforderungen wie Named-Entity-Recognition, Dependency Parsing und Intent Classification. Ganz praktisch erklärt mir Tobias, wie ich mit Rasa Stories und Actions anlege, um einen Techtiefen Chatbot zu bauen, der etwa Folgen zu einem Thema heraussuchen und abspielen kann. Ansonsten vermittelt die Folge einiges an generellem Wissen zu Chat-Bots und dem Design natürlicher Konversationen.
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In der zweiten Podcastfolge der Reihe zu natürlicher Sprachverarbeitung ist Ines Montani zu Gast, Entwicklerin von SpaCy und Mitgründerin von Prodigy. Zunächst sprechen wir generell über den Umgang mit Sprache, warum dieser so komplex ist und wie die open source Bibliothek spaCy hier hilft. Dabei geht es um typische Aufgaben wie Part of Speech Tagging, Lemmatization und Named Entity Recognition genauso wie um geeignete Einsatz-Szenarien in der Industrie. Des Weiteren gibt Ines Einblicke in ihre tägliche Arbeit am open source Tool und erklärt, warum NLP Modelle auch ohne GPU trainierbar sein müssen und Prodigy kein Interesse an den Daten seiner Kunden hat. Letztlich geben wir einen Überblick über das wachsende spaCy Ökosystem, einen Rückblick auf die spaCy in Real Life Konferenz und Ines gewährt einen Ausblick in zukünftige Entwicklungen bei spaCy und Prodigy.
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Malte Pietsch und Timo Möller sind zwei der drei Gründer des NLP Startups DeepSet. In Folge 19 besprechen wir gemeinsam die wesentlichen Grundlagen moderner Sprachverarbeitung. Bevor wir aber auf tiefe Neuronale Netzwerke und Bert eingehen, diskutieren wir einige der typischen Aufgaben wie Named-Entity-Recognition oder Text-Classification. Wir besprechen die Entwicklungen der letzten Jahre, die etwa Word-Embeddings, Attention basierte Algorithmen und Transformer hervorgebracht haben. Die beiden Gründer berichten aber auch von den Herausforderungen die sie bewältigt haben, als sie eine deutsche Variante des derzeit beliebten Bert-Netzwerks trainiert haben.
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