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Gensim ist eine beliebte Open-Source-Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die sich auf unbeaufsichtigtes Topic Modeling, Dokumentenindexierung und Ähnlichkeitsabfrage spezialisiert hat. Sie verarbeitet große Datensätze effizient, unterstützt semantische Analysen und wird in Forschung und Industrie weit verbreitet für Text Mining, Klassifikation und Chatbots eingesetzt.
Semantische Analyse ist eine entscheidende Technik des Natural Language Processing (NLP), die Text interpretiert und Bedeutung ableitet. Dadurch können Maschinen den Sprachkontext, die Stimmung und Nuancen verstehen, um die Interaktion mit Nutzern und Geschäftseinblicke zu verbessern.
Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilbereich der KI, der darauf abzielt, Maschinen in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache kontextbezogen zu verstehen und zu interpretieren. Dabei geht es über die grundlegende Textverarbeitung hinaus, um Absicht, Semantik und Nuancen zu erkennen – für Anwendungen wie Chatbots, Stimmungsanalyse und maschinelle Übersetzung.
Wort-Embeddings sind fortschrittliche Darstellungen von Wörtern in einem kontinuierlichen Vektorraum, die semantische und syntaktische Beziehungen für fortgeschrittene NLP-Aufgaben wie Textklassifikation, maschinelle Übersetzung und Sentiment-Analyse erfassen.
