Named Entity Recognition (NER)
Named Entity Recognition (NER) ist eine spezialisierte Aufgabe des Natural Language Processing (NLP), bei der ein Modell automatisch bestimmte Entitäten in einem Text erkennt und klassifiziert. Diese Entitäten umfassen beispielsweise Personen, Orte, Organisationen, Zeitangaben oder Mengen. NER hilft dabei, strukturierte Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren, was in verschiedenen Anwendungen nützlich ist, wie etwa in der Informationssuche, im Text-Mining oder in Chatbots, um relevante Antworten zu generieren und Daten besser zu verarbeiten.

Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. Dies umfasst die Analyse, Verarbeitung und das Verständnis von Texten sowie die Generierung von natürlichsprachlichen Antworten. NLP-Techniken kommen in vielen Anwendungen zum Einsatz, darunter maschinelle Übersetzung, Sprachassistenzsysteme und Textanalyse-Tools. Ziel ist es, die Art und Weise zu verbessern, wie Maschinen Sprache verstehen und nutzen, um sinnvoll und effektiv mit Menschen zu kommunizieren.

Natural Language Understanding (NLU)
Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilbereich des NLP, der sich speziell auf das Verständnis von Bedeutung und Kontext in Texten konzentriert. Dabei geht es um die Interpretation und Analyse menschlicher Sprache, um Maschinen in die Lage zu versetzen, genaue und relevante Antworten zu geben. NLU umfasst Techniken wie Sentiment-Analyse, Intent-Erkennung und die Erkennung von Entitäten. Es wird in Anwendungen wie Chatbots, virtuellen Assistenten und Informationsretrieval-Systemen verwendet, um die menschliche Sprache besser zu verstehen.

Neural Architecture Search
Neural Architecture Search (NAS) ist ein automatisiertes Verfahren zur Optimierung und Gestaltung der Architektur von neuronalen Netzen. Anstatt die Struktur eines neuronalen Netzes manuell zu definieren, verwendet NAS Algorithmen, um die beste Architektur für eine gegebene Aufgabe zu finden. Dies geschieht häufig durch Such- und Optimierungsverfahren wie genetische Algorithmen oder Reinforcement Learning. NAS hilft dabei, leistungsstärkere Modelle zu entwickeln, indem es eine effizientere und präzisere Netztopologie findet.

Neural Networks
Neurale Netze sind ein Satz von Algorithmen, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen, um Muster zu erkennen und Daten zu verarbeiten. Sie bestehen aus einer Vielzahl von miteinander verbundenen Knoten, die als Neuronen bezeichnet werden, und sind besonders nützlich für das maschinelle Lernen. Neurale Netze werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Vorhersagemodelle. Sie lernen durch das Erkennen von Mustern in großen Datenmengen und passen sich an, um genauere Ergebnisse zu liefern.

Next Word Prediction
Next Word Prediction ist eine grundlegende Aufgabe in der Arbeit mit großen Sprachmodellen (LLMs), bei der das Modell das nächste Wort in einer Sequenz auf Basis des vorherigen Kontexts vorhersagt. Diese Technik ist entscheidend für die Funktionalität von Autovervollständigung, maschineller Übersetzung und Textgenerierung. Das Modell nutzt statistische Wahrscheinlichkeiten und Mustererkennung, um die plausibelste Fortsetzung eines Textes zu bestimmen, was zu einem natürlicheren und flüssigeren Schreibstil führt.

NLP Pipeline
Eine NLP Pipeline beschreibt den Workflow und die Schritte zur Verarbeitung und Analyse von Textdaten mithilfe von NLP-Techniken. Sie umfasst typischerweise Prozesse wie Tokenisierung (Zerlegung von Text in Wörter oder Sätze), Stemming (Reduzierung von Wörtern auf ihren Stamm), Lemmatization (Zurückführung auf die Grundform) und Part-of-Speech-Tagging (Wortartenbestimmung). Diese Schritte ermöglichen es, Rohdaten in strukturierte, verständliche Informationen umzuwandeln, die für maschinelles Lernen und Textanalysen verwendet werden können.

Noise Contrastive Estimation
Noise Contrastive Estimation (NCE) ist ein Verfahren zur effizienten Schätzung der Parameter eines Modells. Dabei lernt das Modell, zwischen echten Daten und künstlich generiertem "Rauschen" zu unterscheiden. Dies reduziert den Berechnungsaufwand erheblich und beschleunigt den Trainingsprozess, insbesondere bei großen Datensätzen. NCE wird häufig in Sprachmodellen und anderen maschinellen Lernanwendungen eingesetzt, um die Modellleistung zu verbessern, indem es die Trainingszeit reduziert, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.