Data Engineering für Natural Language Processing

flowtap Case Study

Herausforderung

  • Das Unternehmen entwickelt Entscheidungs-Unterstützungs Tools für Ärzte und medizinisches Personal.
  • Dafür mussten Inhalte von Medikamenten- Beipackzetteln in großer Menge verarbeitet werden und die Textinhalte semantisch analysiert werden.
  • Dazu ist eine Infrastruktur und Datenarchitektur zum Text Mining notwendig, die die Transformation von unterschiedlichen Textinhalten für die Verarbeitung von Machine Learning Algorithmen ermöglicht.

Lösung

  • Design der Architektur für die interne Natural Language Processing (NLP) und Text Mining Plattform
  • Text Processing Pipeline zur Transformation von unstrukturierten Textinhalten in Datenformate, die zur Verarbeitung durch Natural Language Processing (NLP) Algorithmen geeignet sind
  • Textbereinigung und Preprocessing (Tokenization, Vectorization, Stemming, Frequency Matrizen, Embeddings)

Ergebnisse

  • Aufbau Text Mining Architektur
  • Datenmodellierung für Machine Learning
  • Natural Language Processing Best Practices

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