Das FLAIR Framework zur automatischen Analyse von Texten

Beschreibung

Prof. Dr. Alan Akbik gibt einen Überblick über das FLAIR Framework zur automatischen Analyse von Texten, basierend auf Forschung im Bereich des Natural Language Processing (NLP). Das Framework wurde auf die Ziele hin entwickelt, sowohl möglichst einfach bedienbar zu sein, als auch sehr hohe Genauigkeiten in verschiedenen Arten der automatisierten Textanalyse zu erreichen. Das Framework wird aus Sicht des Anwenders vorgestellt und zeigt anhand einer Live-Demo, wie es beispielsweise zur automatischen Eigennamenerkennung oder zur Sentimentanalyse auch in juristischen Texten verwendet werden kann. Darüber hinaus wird Prof. Dr. Alan Akbik seine Forschung im Bereich der neuronalen Sprachmodellierung vorstellen und zukünftige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten diskutieren.

Prof. Dr. Alan Akbik ist seit Anfang des Jahres Professor für Maschinelles Lernen an der Humboldt-Universität zu Berlin. Sein Fokus liegt auf Forschung im Bereich des Maschinellen Lernens (ML) und des Natural Language Processing (NLP). Sein Ziel ist es, Maschinen in die Lage zu versetzen, natürliche Sprache menschengleich zu erwerben, zu verstehen und zu verwenden. Sein Lehrstuhl entwickelt dazu das FLAIR Framework zur automatischen Textanalyse. Es ist bereits in vielen Forschungsprojekten und industriellen Anwendungen im Einsatz und zählt weltweit zu den meistgenutzten deep learning Frameworks für NLP. Zuvor forschte er viele Jahre in industriellen Forschungslaboren, zunächst bei IBM Research in Kalifornien, dann bei Zalando Research in Berlin.

Hier gelangen Sie zur Aufzeichnung der Veranstaltung auf youtube.

Die Präsentation des Vortrags zum Herunterladen.