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Eine Plattform zur Erschließung von wissenschaftlichen Inhalten mit Machine Learning und NLP: Der Kairntech "Sherpa”

  • Der Sherpa – Leistungsfähige Lernverfahren – einfache Bedienung – vielseitige Einsatzszenarien Maschinelle Lernverfahren (ML) setzen heute die Standards in vielen Bereichen der Informationsverarbeitung, so auch bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Thesaurus-basierte Indexierung, Dokumenten-Kategorisierung, die Extraktion von Personen, Orten oder Schlüsselbegriffen kann oft durch ML-Verfahren mit ansonsten unerreichter Qualität vorgenommen warden. Gleichzeitig stellen ML-Verfahren oft hohe Anforderungen an die Verfügbarkeit von Beispielsdaten zum Training entsprechender Modelle sowie an die technische Kompetenz, um diese Modelle zu optimieren und produktiv einzusetzen. Der Kairntech Sherpa stellt leistungsfähige und vielseitige Lernalgorithmen unter einer leicht verständlichen Benutzeroberfläche zur Verfügung und erlaubt Domämenexpert/innen das einfache und rasche Erstellen, Evaluieren sowie den Produktiveinsatz von NLP-Analysemodellen. Die Analyse von wissenschaftlichen Aufsätzen, von Verträgen oder Rechnungen, von Nachrichtentexten, von Patenten oder Webinhalten sind nur einige der Einsatzzwecke, die mit dem Sherpa addressiert werden können. Der Sherpa baut auf Verfahren unter anderem des "Deep Learning” auf, die erstklassige Ergebnisse auf öffentlich verfügbaren Evaluationsdaten wie Conll2003 erzielen. Einige der Verfahren die Mitarbeiter aus dem Kairntech-Team implementiert haben, sind als open source in der Public Domain verfügbar – gleichzeitig sind sie als Teil des Sherpa ohne Programmierkenntnisse und eingebettet in eine moderne Weboberfläche zugänglich. Der Sherpa kann "on premise” in der IT-Umgebung des Kunden installiert werden, oder in der Cloud und über ein umfangreiches API (Programmierschnittstelle) in Anwendungen integriert werden. Der Sherpa ist mehrbenutzer-fähig und unterstützt ein projekt-basiertes Arbeiten.

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Metadaten
Author:Stefan Geißler
Parent Title (German):Poster
Document Type:Conference publication (abstract)
Language:German
Year of Completion:2020
Release Date:2020/05/18
Themes:Portale, Discovery-Services, virtuelle Bibliotheken
German Bibliothekartage / BiblioCon:109. Deutscher Bibliothekartag in Hannover 2020 (abgesagt)
109. Deutscher Bibliothekartag in Hannover 2020 (abgesagt) / Posterpräsentationen
Licence (German):License LogoDeutsches Urheberrecht
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