Named Entity Recognition (NER) Seminar
Dieser Kurs bietet eine Einführung in das Konzept des Named Entity Recognition (NER), welches ein wichtiger Bestandteil der natürlichen Sprachverarbeitung ist. Sie lernen, wie NER-Systeme funktionieren und wie sie in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden können.
Über diesen Kurs
Named Entity Recognition (NER) ist eine Technik, die verwendet wird, um in Texten bestimmte Entitäten wie Personen, Orte, Organisationen oder Zeitangaben zu identifizieren und zu klassifizieren. Dies ist besonders nützlich für die automatische Verarbeitung von großen Textmengen, wie zum Beispiel in der Nachrichtenindustrie oder im Bereich des maschinellen Lernens.
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen von NER und erfahren, wie Sie NER-Systeme trainieren und evaluieren können. Sie werden verschiedene NER-Methoden kennenlernen und lernen, wie Sie diese auf Ihre spezifischen Anwendungsfälle anpassen können. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, NER-Systeme zu verstehen, zu implementieren und zu verbessern.
Warum sollten Sie diesen Kurs kaufen?
Dieser Kurs richtet sich an alle, die Interesse an der Verarbeitung von natürlicher Sprache haben, insbesondere an Entwickler, Datenwissenschaftler und Linguisten. Durch das Verständnis von NER werden Sie in der Lage sein, komplexe NLP-Projekte durchzuführen und wertvolle Fähigkeiten für Ihre Karriere zu erwerben.
Zudem ist NER ein aufstrebendes Gebiet mit vielen Anwendungsmöglichkeiten, wodurch dieser Kurs eine Investition in Ihre berufliche Zukunft sein kann. Mit den erworbenen Kenntnissen können Sie beispielsweise automatisierte Textanalyse-Tools entwickeln oder an der Verbesserung von Chatbots und virtuellen Assistenten arbeiten.
Holen Sie sich jetzt Zugang zu diesem Kurs und tauchen Sie ein in die faszinierende Welt des Named Entity Recognition!
Named Entity Recognition (NER) Seminar
This course provides an introduction to the concept of Named Entity Recognition (NER), which is an important component of natural language processing. You will learn how NER systems work and how they can be used in various applications.
About this course
Named Entity Recognition (NER) is a technique used to identify and classify certain entities such as people, places, organizations, or dates in texts. This is particularly useful for the automatic processing of large amounts of text, such as in the news industry or in the field of machine learning.
In this course, you will learn the basics of NER and how to train and evaluate NER systems. You will become familiar with different NER methods and learn how to adapt them to your specific use cases. By the end of the course, you will be able to understand, implement, and improve NER systems.
Why should you buy this course?
This course is aimed at anyone interested in natural language processing, particularly developers, data scientists, and linguists. By understanding NER, you will be able to carry out complex NLP projects and acquire valuable skills for your career.
In addition, NER is an emerging field with many applications, making this course an investment in your professional future. With the acquired knowledge, you can, for example, develop automated text analysis tools or work on improving chatbots and virtual assistants.
Get access to this course now and dive into the fascinating world of Named Entity Recognition!
Agenda
- Einführung in die Named Entity Recognition
- Einführung in die Named Entity Recognition
- Anwendung von NER in verschiedenen Branchen
- Anwendung von NER in verschiedenen Branchen
- Herausforderungen und Best Practices in der NER
- Herausforderungen und Best Practices in der NER
- NER in multilingualen Umgebungen
- NER in multilingualen Umgebungen
- Semantische Relationen und NER
- Semantische Relationen und NER
- NER-Modelloptimierung und -feinabstimmung
- NER-Modelloptimierung und -feinabstimmung
- Zukunftstrends und Entwicklungen in der Named Entity Recognition
- Zukunftstrends und Entwicklungen in der Named Entity Recognition
- Grundlagen der linguistischen Analyse
- Grundlagen der linguistischen Analyse
- Datenvorbereitung und -vorverarbeitung
- Datenvorbereitung und -vorverarbeitung
- Supervised Machine Learning für NER
- Supervised Machine Learning für NER
- Unsupervised Machine Learning für NER
- Unsupervised Machine Learning für NER
- Evaluierung von NER-Systemen
- Evaluierung von NER-Systemen
- NER in der natürlichen Sprachverarbeitung
- NER in der natürlichen Sprachverarbeitung
- Deep Learning für Named Entity Recognition
- Deep Learning für Named Entity Recognition
- Transfer Learning in der NER
- Transfer Learning in der NER