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Was sind die Hauptanwendungen von NLP (Natural Language Processing) in der heutigen Technologie?
Die Hauptanwendungen von NLP in der heutigen Technologie sind Chatbots, automatische Übersetzungen und Sentimentanalyse. NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, um Aufgaben wie Kundenbetreuung, Sprachübersetzung und Meinungsanalyse durchzuführen. Durch die Integration von NLP in Technologien wie Suchmaschinen, soziale Medien und Spracherkennungssoftware verbessert sich die Benutzererfahrung und Effizienz. **
Was sind die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) und wie wird die Technologie in verschiedenen Bereichen eingesetzt?
Die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) beinhalten die Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer. Die Technologie wird in verschiedenen Bereichen wie der automatischen Übersetzung, Chatbots, Sentimentanalyse und Informationsextraktion eingesetzt. NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, was die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine verbessert. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen für Dummies, Fachbücher von Jörn FischerMaschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz, und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die grosse Herausforderung. Dieses Buch bietet einen aussergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Ausserdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben.28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) und wie wird diese Technologie in verschiedenen Branchen eingesetzt?
Die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) beinhalten die Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache durch Computer, um menschenähnliche Interaktionen zu ermöglichen. Diese Technologie wird in verschiedenen Branchen wie der Gesundheitsversorgung, dem Finanzwesen und dem Kundenservice eingesetzt, um Textdaten zu analysieren, automatisierte Antworten zu generieren und Erkenntnisse aus großen Mengen von Texten zu gewinnen. NLP wird auch für die Übersetzung von Sprachen, die Sentimentanalyse in sozialen Medien und die automatische Zusammenfassung von Texten verwendet. **
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Was sind die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) und wie werden sie in der heutigen Technologie angewandt?
Die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) beinhalten die Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer. Dazu gehören Aufgaben wie Tokenisierung, Part-of-Speech-Tagging und Sentimentanalyse. Diese Prinzipien werden in der heutigen Technologie angewandt, um Chatbots, Spracherkennungssysteme und maschinelle Übersetzungen zu entwickeln. **
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Was sind die grundlegenden Techniken des Natural Language Processing (NLP) und wie werden sie in der heutigen Technologie verwendet?
Die grundlegenden Techniken des Natural Language Processing sind Tokenisierung, Part-of-Speech-Tagging und Named Entity Recognition. Diese Techniken werden in der heutigen Technologie verwendet, um Texte zu analysieren, maschinell übersetzen, Chatbots zu trainieren und Spracherkennungssysteme zu verbessern. NLP wird auch in der Sentimentanalyse, Informationsextraktion und automatischen Zusammenfassung von Texten eingesetzt. **
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Was sind die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) und wie wird diese Technologie in verschiedenen Bereichen angewendet?
Die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) beinhalten die Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer, um Bedeutung zu extrahieren. Diese Technologie wird in verschiedenen Bereichen wie der automatischen Übersetzung, Chatbots, Sentimentanalyse und Informationsextraktion eingesetzt. NLP ermöglicht es, große Mengen von Textdaten effizient zu verarbeiten und zu verstehen. **
Wie hat sich NLP (Natural Language Processing) in den Bereichen der Sprachverarbeitung, maschinellen Übersetzung und Chatbot-Entwicklung weiterentwickelt?
NLP hat sich in den Bereichen der Sprachverarbeitung, maschinellen Übersetzung und Chatbot-Entwicklung weiterentwickelt, indem fortschrittliche Algorithmen und Modelle wie Transformer und BERT entwickelt wurden, die eine bessere Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen. Durch den Einsatz von Deep Learning und neuronalen Netzwerken konnten maschinelle Übersetzungssysteme verbessert werden, um präzisere und natürlichere Übersetzungen zu liefern. In der Chatbot-Entwicklung wurden NLP-Modelle eingesetzt, um Chatbots zu trainieren, die menschenähnliche Konversationen führen können und eine bessere Benutzererfahrung bieten. Die Integration von NLP in Sprachverarbeitungssystemen hat dazu beigetragen, dass sie besser in der Lage sind, natürliche Sprache zu **
Was sind die verschiedenen Anwendungen von Natural Language Processing (NLP) in der heutigen Technologie?
1. NLP wird für Chatbots und virtuelle Assistenten verwendet, um menschenähnliche Interaktionen zu ermöglichen. 2. Es wird für die automatische Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen eingesetzt. 3. NLP wird auch für die Sentimentanalyse in sozialen Medien und für die Extraktion von Informationen aus großen Textmengen verwendet. **
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Vergleichung des Baues und der Physiologie der Fische mit dem Bau des Menschen und der übrigen, Fachbücher von Alexander MonroDas Fachbuch "Vergleichung des Baues und der Physiologie der Fische mit dem Bau des Menschen und der übrigen Tiere" von Alexander Monro bietet eine tiefgehende Analyse der anatomischen und physiologischen Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Fischen und Menschen sowie anderen Tieren. Die Originalausgabe aus dem Jahr 1787 wurde in Frakturschrift nachgedruckt und enthält zahlreiche Abbildungen, die die komplexen Zusammenhänge veranschaulichen. Dieses Werk ist nicht nur für Fachleute in den Bereichen Mathematik und Naturwissenschaften von Interesse, sondern auch für alle, die sich für die Evolution und die biologischen Grundlagen des Lebens interessieren. Die sorgfältige Aufbereitung des Textes und die anschaulichen Illustrationen machen es zu einem wertvollen Nachschlagewerk für Studierende und Interessierte.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Natural Language Processing, Fachbücher von Jochen Hirschle- Von der logistischen Regression über Feed-Forward-Netze zu Encoder-Decoder-Modellen - Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln - Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte - Ausführliche Python-Code-Erläuterungen im Buch und Jupyter Notebooks auf GitHub - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein. Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren: Vektorisierung von Wörtern mit Word Embedding. Verarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen. Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen. Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face. Anhand praktischer Anwendungen (Klassifizierung von Texten, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Frage-Antwort-System) wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die Hauptanwendungen von NLP (Natural Language Processing) in der heutigen Technologie?
Die Hauptanwendungen von NLP in der heutigen Technologie sind Chatbots, automatische Übersetzungen und Sentimentanalyse. NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, um Aufgaben wie Kundenbetreuung, Sprachübersetzung und Meinungsanalyse durchzuführen. Durch die Integration von NLP in Technologien wie Suchmaschinen, soziale Medien und Spracherkennungssoftware verbessert sich die Benutzererfahrung und Effizienz. **
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Was sind die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) und wie wird die Technologie in verschiedenen Bereichen eingesetzt?
Die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) beinhalten die Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer. Die Technologie wird in verschiedenen Bereichen wie der automatischen Übersetzung, Chatbots, Sentimentanalyse und Informationsextraktion eingesetzt. NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, was die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine verbessert. **
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Was sind die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) und wie wird diese Technologie in verschiedenen Branchen eingesetzt?
Die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) beinhalten die Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache durch Computer, um menschenähnliche Interaktionen zu ermöglichen. Diese Technologie wird in verschiedenen Branchen wie der Gesundheitsversorgung, dem Finanzwesen und dem Kundenservice eingesetzt, um Textdaten zu analysieren, automatisierte Antworten zu generieren und Erkenntnisse aus großen Mengen von Texten zu gewinnen. NLP wird auch für die Übersetzung von Sprachen, die Sentimentanalyse in sozialen Medien und die automatische Zusammenfassung von Texten verwendet. **
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Was sind die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) und wie werden sie in der heutigen Technologie angewandt?
Die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) beinhalten die Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer. Dazu gehören Aufgaben wie Tokenisierung, Part-of-Speech-Tagging und Sentimentanalyse. Diese Prinzipien werden in der heutigen Technologie angewandt, um Chatbots, Spracherkennungssysteme und maschinelle Übersetzungen zu entwickeln. **
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Maschinelles Lernen für Dummies, Fachbücher von Jörn FischerMaschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz, und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die grosse Herausforderung. Dieses Buch bietet einen aussergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Ausserdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben.28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen mit R, Fachbücher von Uli SchellGrundlagen und Beispiele Daten visualisieren und analysieren Lernergebnisse bewerten und übertragen Mit vielen Beispielen in R zum Download Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bildklassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analysebibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden. Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H2O sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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ZODIAC GenPH automatische Dosierung des pH-WertesGenPH automatische pH-Dosierung In einem Schwimmbad ist eine gute Ausgewogenheit des Wassers in erster Linie vom pH-Wert abhängig. Ein korrekter und stabiler pH-Wert ist unabdingbar, damit das in Ihrem Schwimmbad verwendete Desinfektionsmittel z.B. Chlor wirksam ist. Ein einwandfrei geregelter pH-Wert führt zu Einsparungen bei der Zugabe des Oxidationsmittels und vermeidet zahlreiche Unannehmlichkeiten, wie Algenwachstum, Reizung der Augen und Korrosion von Einbaueilen. GenPH misst permanent und automatisch den pH-Wert des Wassers, fügt dem Schwimmbecken präzise und automatisch die benötigte Menge an pH- bzw. pH+ zu und hält so den optimalen pH-Wert aufrecht. Das Ergebnis: Ausgewogenes Badewasser für optimalen Badekomfort. GenPH injiziert dank ihrer einzigartigen adaptiven Dosiertechnologie die genaue Menge des Korrekturprodukts und garantiert ein perfektes Gleichgewicht des Wassers mit einer minimalen Menge des Produkts. Dank des exklusiven Sicherheitssystems bietet GenPH Schutz vor Überdosierungsrisiken und sorgt für einen optimalen Wasserhaushalt. Im Lieferumfang enthaltenes Zubehör: Steuerkasten Saugrohr mit Füllstandsensor Installationssatz Hochwertige pH-Glassonde Wandhalterung Stützkragen Wandmontage-Kit Pufferlösungen (pH 4 / pH 7) Sollwertpunkt: Werkseinstellung: pH=7,4 Sicherheit: Sicherheitsmechanismus "OFA" gegen Überdosierung (Einstellbar von 0 - 6 Stunden, Standard 4 Stunden) Sauglanze mit Messwertgeber für Kanister von 5 - 25 L Position der Sonde: Vertikal Toleranz pH-Sonde: 0-60 °C, Geschwindigkeit Wasser <2m/s Maximaler Gegendruck: 1,5 bar Maximaler Durchfluss: 1,5 l/Std. Anbohrschelle: An festen Rohrleitungen Ø 50 (Standard) oder Ø 63 (Optional) Schutzart: IP65 Maße(LxTxH): 19,5 x 23,6 x 8,6 cm Stromversorgung 50 Hz: 220-240 V599,00 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die grundlegenden Techniken des Natural Language Processing (NLP) und wie werden sie in der heutigen Technologie verwendet?
Die grundlegenden Techniken des Natural Language Processing sind Tokenisierung, Part-of-Speech-Tagging und Named Entity Recognition. Diese Techniken werden in der heutigen Technologie verwendet, um Texte zu analysieren, maschinell übersetzen, Chatbots zu trainieren und Spracherkennungssysteme zu verbessern. NLP wird auch in der Sentimentanalyse, Informationsextraktion und automatischen Zusammenfassung von Texten eingesetzt. **
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Was sind die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) und wie wird diese Technologie in verschiedenen Bereichen angewendet?
Die grundlegenden Prinzipien des Natural Language Processing (NLP) beinhalten die Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer, um Bedeutung zu extrahieren. Diese Technologie wird in verschiedenen Bereichen wie der automatischen Übersetzung, Chatbots, Sentimentanalyse und Informationsextraktion eingesetzt. NLP ermöglicht es, große Mengen von Textdaten effizient zu verarbeiten und zu verstehen. **
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Wie hat sich NLP (Natural Language Processing) in den Bereichen der Sprachverarbeitung, maschinellen Übersetzung und Chatbot-Entwicklung weiterentwickelt?
NLP hat sich in den Bereichen der Sprachverarbeitung, maschinellen Übersetzung und Chatbot-Entwicklung weiterentwickelt, indem fortschrittliche Algorithmen und Modelle wie Transformer und BERT entwickelt wurden, die eine bessere Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen. Durch den Einsatz von Deep Learning und neuronalen Netzwerken konnten maschinelle Übersetzungssysteme verbessert werden, um präzisere und natürlichere Übersetzungen zu liefern. In der Chatbot-Entwicklung wurden NLP-Modelle eingesetzt, um Chatbots zu trainieren, die menschenähnliche Konversationen führen können und eine bessere Benutzererfahrung bieten. Die Integration von NLP in Sprachverarbeitungssystemen hat dazu beigetragen, dass sie besser in der Lage sind, natürliche Sprache zu **
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1. NLP wird für Chatbots und virtuelle Assistenten verwendet, um menschenähnliche Interaktionen zu ermöglichen. 2. Es wird für die automatische Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen eingesetzt. 3. NLP wird auch für die Sentimentanalyse in sozialen Medien und für die Extraktion von Informationen aus großen Textmengen verwendet. **
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