text: Die Technologie für natürliche Sprachverarbeitung hat sich in den letzten Jahren in vielen Aspekten weiterentwickelt. Dementsprechend erweitert sich das Angebot an verfügbaren Frameworks für automatisierte Textanalyse in Bezug auf Funktionalitäten und auch Anbieter. ontolux gibt im aktualisierten Whitepaper “Die wichtigsten deutschsprachigen NLP-Whitepaper unter der Lupe” einen detaillierten Überblick über Anforderungen, Anbieter-Tests sowie Ergebnisse.
  Mit wachsender Vielfalt der Text-Mining-Technologien vergrößern, beziehungsweise verfeinern sich auch die Einsatzmöglichkeiten für unterschiedliche Branchen. Automatisierte Textanalyse findet beispielsweise Verwendung bei automatischen Sprachassistenten (Chatbots), ebenso im Rahmen einer intelligenten Suche in Textdaten sowie bei inhaltsbasierten Empfehlungssystemen.
  Wer deutschsprachige Textdaten analysieren möchte, kann auf eine Vielzahl bereits bestehender Textanalyse-Frameworks zurückgreifen, die kontinuierlich weiterentwickelt und optimiert werden, und die in unterschiedlichem Grad die spezifischen Eigenheiten der deutschen Sprache berücksichtigen.
  Doch welches NLP-Framework eignet sich für die jeweilige Anforderung am besten? Welche Anbieter gibt es auf dem Markt?
  Das KI-Team von ontolux hat das Anbieterfeld für Textanalyse-Frameworks, die in der Lage sind, auch deutsche Textdaten zu verarbeiten, untersucht und verschiedene Frameworks eingehend getestet. Zur Beantwortung der Frage nach dem passenden Textanalyse-Framework leisten diese Informationen einen wichtigen Beitrag.
  Das im Oktober 2021 aktualisierte Whitepaper “Die wichtigsten deutschsprachigen NLP-Frameworks unter der Lupe” gibt einen detaillierten Überblick über Anforderungen, Anbieter, Anbieter-Tests und Ergebnisse. Die ursprüngliche Version stammt aus dem Jahr 2019.
  Mehr zum Thema im ontolux-Blog:
  Whitepaper “Die wichtigsten deutschsprachigen NLP-Frameworks unter der Lupe” zum Download
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  Veröffentlichung am 19.11.2021
  Bildquelle: unsplash_MUNMUN SINGH
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