NLP jenseits von ChatGPT: Sentence Similarity

Die Sentence Similarity nutzt KI-Algorithmen und linguistische Modelle, um den inhaltlichen und semantischen Zusammenhang zwischen verschiedenen Textfragmenten zu erfassen. Dies ermöglicht es, beispielsweise automatisiert verwandte Themen und Schlüsselbegriffe in großen Textmengen zu erkennen oder Kundenanfragen schnell und präzise einer geeigneten Kategorie oder einem entsprechenden Support-Mitarbeiter zuzuordnen.

In der Praxis kann Sentence Similarity zur Verbesserung von kundenspezifischen Empfehlungen, Optimierung von Suchfunktionen, Identifizierung von Trends oder Lücken in Fachartikeln oder sogar beim Plagiatschutz eingesetzt werden. Auf diese Weise hilft diese Technologie KMUs nicht nur, Zeit und Ressourcen einzusparen, sondern auch die Effektivität ihrer Prozesse und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Die Sentence Similarity kann mit wenigen Zeilen Python-Code schnell und einfach bestimmt und in eigene Applikationen integriert werden. In folgendem Google Colab-Notebook (eine webbasierte und interaktive Entwicklungsumgebung, in welche Benutzer Python-Code schreiben, ausführen und gemeinsam bearbeiten können) wird die Nutzung eines Modells zur Bestimmung der Sentence Similarity vorgestellt und Schritt für Schritt erklärt:

https://colab.research.google.com/drive/1kVtARb5JZngmpjfXOM_1vqgpjRFE76qq?usp=sharing

(Die “Warnung, dieses Notebook wurde nicht von Google erstellt...” entsteht, da dieses Notebook von wissenschaftlichen Mitarbeitern der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg erstellt wurde. Das Notebook stellt keine Gefahr da und kann trotzdem ausgeführt werden)