Natural Language Processing (NLP) Techniken sind Methoden, die es Computern ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Zu den grundlegenden Techniken gehören Tokenisierung, bei der Text in kleinere Einheiten wie Wörter oder Sätze zerlegt wird, und Stemming oder Lemmatisierung, die Wörter auf ihre Grundformen reduzieren. Eine weitere wichtige Technik ist die Sentiment-Analyse, die darauf abzielt, die Stimmung oder Emotionen hinter einem Text zu bestimmen, indem positive, negative oder neutrale Gefühle identifiziert werden. Zudem kommen häufig Wortvektoren zum Einsatz, um Wörter in mathematische Darstellungen zu überführen, was die Durchführung von Berechnungen und Ähnlichkeitsanalysen erleichtert. Schließlich sind neuronale Netzwerke, insbesondere Transformer-Modelle, entscheidend für moderne NLP-Anwendungen, da sie kontextuelle Informationen effektiv verarbeiten können.
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