Machine Translation

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BLEU-Score

Der BLEU-Score (Bilingual Evaluation Understudy) ist eine entscheidende Kennzahl zur Bewertung der Qualität von Texten, die von maschinellen Übersetzungssystemen erzeugt werden. Entwickelt von IBM im Jahr 2001, war er ein wegweisendes Maß, das eine starke Korrelation mit menschlichen Bewertungen der Übersetzungsqualität zeigte. Der BLEU-Score ist ein Grundpfeiler im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und wird umfassend zur Beurteilung von maschinellen Übersetzungssystemen eingesetzt.

BLEU Machine Translation NLP +2
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ROUGE-Score

Der ROUGE-Score ist eine Reihe von Metriken zur Bewertung der Qualität von maschinell generierten Zusammenfassungen und Übersetzungen durch den Vergleich mit menschlichen Referenzen. ROUGE wird häufig im NLP eingesetzt, misst Inhaltsüberschneidungen und Recall und hilft, Zusammenfassungs- und Übersetzungssysteme zu beurteilen.

ROUGE NLP Summarization +3
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Spracherkennung

Die Spracherkennung in großen Sprachmodellen (LLMs) ist der Prozess, durch den diese Modelle die Sprache eines eingegebenen Textes identifizieren, um eine genaue Verarbeitung für mehrsprachige Anwendungen wie Chatbots, Übersetzungen und Inhaltsmoderation zu ermöglichen.

Language Detection LLMs NLP +3
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Windowing

Windowing in der künstlichen Intelligenz bezieht sich auf die Verarbeitung von Daten in Segmenten oder „Fenstern“, um sequenzielle Informationen effizient zu analysieren. Besonders wichtig in NLP und LLMs, optimiert Windowing den Umgang mit Kontext, Ressourcennutzung und Modellleistung bei Aufgaben wie Übersetzung, Chatbots und Zeitreihenanalyse.

AI NLP Windowing +4
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Wortarten-Tagging (Part-of-Speech Tagging)

Wortarten-Tagging (POS Tagging) ist eine entscheidende Aufgabe in der Computerlinguistik und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Dabei wird jedem Wort in einem Text anhand seiner Definition und seines Kontexts im Satz die entsprechende Wortart zugewiesen. Das Hauptziel ist es, Wörter in grammatische Kategorien wie Nomen, Verben, Adjektive, Adverbien usw. einzuordnen, damit Maschinen menschliche Sprache effektiver verarbeiten und verstehen können.

NLP AI Computational Linguistics +3
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