Einbettungsvektoren | LAMARR

Lamarr-Blog: Automatische Kategorisierung von Online-Shop-Artikeln aus Produktbeschreibungen: KI-Lösungen unter Einschränkungen der Praxis

Automatische Kategorisierung von Online-Shop-Artikeln aus Produktbeschreibungen: KI-Lösungen unter Einschränkungen der Praxis

16. November 2022

Eduardo Alfredo

Brito Chacón

In diesem Beitrag zeigt Autor Eduardo Brito wie die Klassifizierung von Artikeln in Online-Shops automatisiert werden kann und präsentiert anhand eines Anwendungsbeispiels eine ressourcenschonende Lösung.

DEDICOM Matrix-Faktorisierung|Matrix-Fakotrisierung|Absteigend sortierte Wortvektoren per Dimension|Matrix-Faktorisierung DEDICOM|word2vec Wort-Embeddings|Absteigend sortierte Wortvektoren per Dimension

Interpretierbare Wort-Repräsentationen und Themenanalyse mittels Matrix-Faktorisierung

14. April 2021

Lars Patrick

Hillebrand

David

Biesner

Word-Embeddings bilden den Grundbaustein für die algorithmische Analyse und Verarbeitung von Texten, wie Textklassifizierung, Übersetzung und Textgenerierung. Interpretierbare Vektorrepräsentation von Wörtern kodieren semantische Zusammenhänge verständlich und ermöglichen Analyse von wort-übergreifenden Themen.

Bedeutung von Worten berechnen|Bedeutung von Worten berechnen im Assoziationsmodul|Berechnung der Assoziation zwischen dem Query-Vektor

Die Bedeutung von Worten durch Vektoren erfassen

10. März 2021

Gerhard

Paaß

Der Sinngehalt von Worten lässt sich durch numerische Vektoren darstellen, die auch die Nachbarschaftsworte einbeziehen. Dadurch lassen sich syntaktische und semantische Zusammenhänge der Sprache erfassen und zur Interpretation von Bedeutungen verwenden.

Automatisierte Stichwortvergabe für kurze Texte

13. Januar 2021

Jörg

Kindermann

Um in umfangreichen Textsammlungen eine zielgerichtete Suche zu ermöglichen, ist eine Vergabe von Stichworten üblich. Wir beschreiben Methoden, wie man kurze Texte vollautomatisch mit inhaltsbezogenen Stichworten versehen kann.