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NLP Model und Embedding Toolchain

Das ABIZ Team bearbeitet in Industrieprojekten vor allem deutschsprachige Texte. Zur bestehenden Hardware Infrastruktur für die Arbeit mit tiefen neuronalen Netzen fehlt eine Software Toolchain, um effizient Modelle trainieren und adaptieren zu können.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.07.2019 - 31.12.2019

In der Übersicht

Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache wurden in den letzten 2-3 Jahren einige bahnbrechende Fortschritte erzielt. Es wurden mehrere neue und leistungsfähigere Ansätze und Modelle für maschinelles Lernen vorgeschlagen. Während des Trainings verarbeiten diese Modelle normalerweise eine sehr grosse Menge unstrukturierter Textdaten, um Kenntnisse über die Merkmale einer Sprache, ihrer Wörter und ihre Sätze zu erlangen.Diese Einarbeitungsphase ist mit modernen Deep-Learning-Modellen sehr rechenintensiv, muss aber nur einmalig pro Sprache durchgeführt werden. Für spezifische Anwendungen kann ein solches vortrainiertes Basismodell dann auf einem viel kleineren Korpus feinjustiert werden, um so domänenspezifisches Wissen zu erlangen. Dieser Ansatz namens Transfer Learning wird allgemein als eine der grossen methodischen Errungenschaften angesehen, die Deep-Learning-Ansätze für Industrieprojekte viel leichter zugänglich macht.

Heutzutage veröffentlichen die meisten Forscher den Quellcode ihrer Modelle wie auch vortrainierte Basismodelle, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und um weitergehende Forschung zu erleichtern. Der grösste Teil der aktuellen Forschung wird jedoch mit englischem Text durchgeführt, und daher sind die freigegebenen, vortrainierten Modelle nur für Aufgaben nützlich, die sich mit englischem Text befassen.

Mit einer effizienten Toolchain können wir NLP-Modelle auf dem neuesten Stand der Technik schnell testen und anwenden sowie vorgefertigte deutsche Modelle berechnen. Einige Anwendungen erfordern eine zusätzliche Feinabstimmung eines solchen Modells auf domänenspezifische Texte wie Stellenanzeigen, Lebensläufe oder Berichte aus dem Sozialwesen. Sobald wir hochwertige deutsche Basismodelle berechnet haben, planen wir, diese der Öffentlichkeit zugänglich zu machen, um weitergehende Forschung zu ermöglichen.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Algorithmic Business F&E
Finanzierung
  • Forschungsfinanzierung allgemein
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Tobias Mérinat
Projektmitarbeiter/in
  • Andrin Bürli
  • Ramón Christen
  • Donnacha Daly
  • Alexander Denzler
  • Sita Mazumder
  • Luca Mazzola
  • Marc Pouly
  • Joel Salzmann
  • Florian Stalder
  • Pascal Wullschleger

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.07.2019 - 31.12.2019

Projektleitung

Tobias Mérinat

Senior Wissenschaftlicher Mitarbeiter

+41 41 757 68 45

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