Schulungsübersicht

Einführung in die Erzeugung natürlicher Sprache (NLG)

  • Überblick über NLG und seine Anwendungen
  • Verstehen der NLG-Pipeline
  • Einführung in Python Bibliotheken für NLG

Datenerfassung und -aufbereitung

  • Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen
  • Reinigen und Vorverarbeiten von Textdaten
  • Organisieren von Inhalten für die Generierung

Sprachmodellierung für NLG

  • Einführung in Sprachmodelle
  • Training eines Sprachmodells für die Textgenerierung
  • Feinabstimmung von Sprachmodellen mit SpaCy und NLTK

Satzplanung und Textstrukturierung

  • Planung der Satzstruktur und des Inhaltsflusses
  • Verwendung von Vorlagen für die Textgenerierung
  • Anpassen der Textstruktur auf Basis von Anwendungsfällen

Inhaltsgenerierung und Nachbearbeitung

  • Generierung von Text aus strukturierten Daten
  • Auswertung und Verfeinerung der generierten Inhalte
  • Nachbearbeitung und Formatierung der Ausgabe

Fortgeschrittene NLG-Techniken

  • Verwendung neuronaler Netze zur Texterzeugung (z. B. GPT-Modelle)
  • Umgang mit Kontext und Kohärenz im generierten Text
  • Erforschung von realen Anwendungen und Fallstudien

Abschlussprojekt: Aufbau eines NLG-Systems

  • Definition eines Projektumfangs
  • Aufbau und Einsatz eines NLG-Systems
  • Testen und Auswerten des Systems

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Python Programmiererfahrung

Zielgruppe

  • Entwickler
  • Datenwissenschaftler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (5)

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