Domänenspezifische Korpora und NLP Lösungen für Türkisch

Wir bieten umfassende domänenspezifische Korpora und einzigartige NLP Lösungen für Türkisch, damit Sie die Leistung und Genauigkeit von Text Mining, Deep Learning, maschinellen lernen und künstlichen Intelligenzanwendungen Ihres Unternehmens verbessern können.

Wir arbeiten mit einem Team von erfahrenen Linguisten, Informatikern und Softwareentwicklern zusammen. Auf diese Weise können wir zahlreiche Tools und Lösungen anbieten, die unter Berücksichtigung der einzigartigen Typologie und Herausforderungen der türkischen Sprache erstellt wurden.

Nachfolgend finden Sie einige unserer NLP Bibliotheken und Tools für Türkisch. Wenn Sie mehr über unsere Dienstleistungen und einzigartigen Lösungen erfahren möchten, können Sie sich gerne an uns wenden.

Datenparser

Datenparser wird häufig verwendet, um eine Folge von Token zu zerlegen. Im Rahmen von NLP wird der Parser zur Analyse von Texten und zum Aufbau entsprechender Datenstrukturen grammatikalischer Strukturen verwendet.

Einfach ausgedrückt, zielt der Parser darauf ab, einen Text in Sätze, Phrasen und einzelne Wörter zu zerlegen.

Rechtschreibprüfung

Die Rechtschreibprüfung ist ein Prozess, der darauf abzielt, Rechtschreibfehler zu kennzeichnen und zu beheben. Zu diesem Zweck kann ein Rechtschreibprüfungsalgorithmus verwendet oder der Prozess manuell durchgeführt werden.

In Starlang streben wir nach Genauigkeit und Geschwindigkeit. Aus diesem Grund entscheiden wir uns für einen halbautomatischen Rechtschreibprüfungsprozess, an dem sowohl unser Linguistenteam als auch ein umfassender türkischer Rechtschreibprüfungsalgorithmus beteiligt sind.

Deasciifier

Deasciifier konvertiert türkische Texte, die nur mit ASCII Zeichen geschrieben wurden, in richtiges Türkisch. Dieser Prozess wird oft als diakritische Wiederherstellung oder diakritische Rekonstruktion bezeichnet.

Fallkorrektur

Im Rahmen der Vorverarbeitung werden Großbuchstaben in den Textdaten in Kleinbuchstaben umgewandelt.

Korrektur falscher Teilungen und Zusammenführungen

Fehler, die durch falsches Zusammenführen oder Teilen von Wörtern verursacht werden, müssen behoben werden, damit der gesamte Text korrekt analysiert werden kann. Deshalb korrigieren wir solche Fälle entweder manuell oder unter Verwendung der Levenshtein-Distanz und der Damerau-Levenshtein-Distanz.

Domänenspezifische Wörterbücher

Der Kontext macht einen bedeutenden Teil der Wortbedeutung aus. Aus diesem Grund bieten domänenspezifische Wörterbücher beste Analysen und verbesserte NLP-Prozesse.

Als Starlang-Team bieten wir domänenspezifische Wörterbücher an, die die zugehörigen Begriffe und die am häufigsten verwendeten Wörter abdecken.

POS-Tagging

POS-Tagging wird verwendet, um die syntaktische Kategorie jedes Wortes (Adjektiv, Substantiv, Adverb, Verb, Konjunktiv usw.) zu bestimmen und ein entsprechendes Tag zu erstellen.

Hyponymie-Beziehungen

Das Erstellen von Hyponymie-Beziehungen umfasst das Kategorisieren und Sortieren der Wörter gemäß den Überlappungen in ihrem semantischen Feld.

Domänenspezifische semantische Kategorisierung

Die domänenspezifische semantische Kategorisierung zielt darauf ab, eindeutige Kategorien für domänenspezifische Begriffe zu erstellen.

Erkennung benannter Entitäten

Die Erkennung benannter Entitäten (auch als Entitätsextraktion oder Entitätsidentifikation bezeichnet) ist einer der Informationsextraktionsprozesse, deren Ziel es ist, benannte Entitäten in einem Text zu erkennen und zu klassifizieren. Klassifizierungskategorien für benannte Entitäten können Personennamen, Standorte, Prozentsätze, Zeitausdrücke, Organisationen, Geldwerte, Standorte usw. sein.

Semantische Annotation

Unser Linguistenteam kommentiert jedes Wort in einem Text in Bezug auf seinen Kontext, seine semantischen Beziehungen und Merkmale wie zentrale Bedeutung, Konnotation, Synonymie, Antonyme und dergleichen.

Morphologische Analyse

Für den morphologischen Analyseprozess werden Wörter in ihre Morpheme zerlegt, damit ihre interne Struktur analysiert werden kann.

Anmerkung zur Stimmungsanalyse

Für die Stimmungsanalyse werden Basisformen im Text in einem zweiphasigen Prozess mit Anmerkungen versehen.

Zunächst identifiziert unser Linguistenteam die Stimmungsorientierung der Grundformen: “positiv“, “neutral” und “negativ”. In der zweiten Phase werden mit “positiv“ und “negativ“ gekennzeichnete Formen neu bewertet, um festzustellen, ob sie “sehr positiv“, “positiv“, “negativ“ oder “sehr negativ“ sind.

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