NLP API für Paraphrasierung (Verarbeitung natürlicher Sprache)

Was ist natürliche Sprachverarbeitung?

Es geht um die Analyse von Text oder Sprache, um daraus eine Bedeutung zu extrahieren und dann auf der Grundlage dieser Bedeutung Maßnahmen zu ergreifen. NLP Techniken werden in vielen Anwendungen eingesetzt, z. B. in der maschinellen Übersetzung, der automatischen Zusammenfassung, in Systemen zur Beantwortung von Fragen, in Systemen zur Informationsgewinnung, in der Textklassifizierung und in anderen. In diesem Zusammenhang werden wir unseren Paraphrasierungsendpunkt in unserem API überprüfen.

Wie funktioniert das Paraphrasieren API ?

Zwei Sätze können als Paraphrasen bezeichnet werden, wenn die beabsichtigte Botschaft dieselbe ist, aber der Wortlaut oder die Struktur unterschiedlich ist. 

Um die Klarheit zu verbessern, das Vertrauen in den Inhalt des Themenbereichs zu stärken und die Schreibfertigkeit zu verbessern, kann der Text umformuliert werden. 

Die Umformulierung der Sprache von Texten kann dazu beitragen, die Lesbarkeit zu verbessern und sie leichter verdaulich zu machen. Außerdem können die Autoren ihre Texte verfeinern und so den verschiedenen Botschaften einen angemesseneren Ton verleihen und die wichtigsten Aussagen stärker unterstützen.

2 Methoden der Paraphrasierung in NLP: Regelbasiert & ML-basiert

Bei der Erstellung von Paraphrasen geht es darum, die Bedeutung eines ursprünglichen Satzes oder einer Phrase mit anderen Worten und einer anderen Struktur wiederzugeben.

Dies kann durch zwei primäre Methoden erreicht werden: regelbasiert, wobei manuell Regeln erstellt werden, um den Originaltext in äquivalente semantische Versionen umzuwandeln, und basierend auf maschinellem Lernen, bei dem Umschreibungen automatisch anhand von Daten generiert werden. Beispiele für Techniken, die für die automatische Umschreibung verwendet werden, sind Deep Learning, generative adversarische Netzwerke (GANs) und Reinforcement-Learning-Modelle.

Früher wurde die Paraphrasierung als eine Aufgabe der Sprachübersetzung gehandhabt, bei der üblicherweise ein zweisprachiger Korpus verwendet wurde, der zwischen den Sprachen wechselte. Seit der Einführung von Transformers im Jahr 2017, einem Modell für künstliche neuronale Netze, das den Bereich der Paraphrasierung und viele andere NLP Bemühungen verändert hat, hat sich jedoch alles geändert.

Dieses System hat seine Effizienz bei der Bearbeitung von Daten mit weitreichenden Abhängigkeiten sofort bewiesen. Ursprünglich entwickelt, um die Aufgaben von NLP zu übernehmen, wurde der Einsatz von Transformers erweitert und hat in verschiedenen Bereichen erstaunliche Erfolge erzielt.

TextCortex NLP API für Paraphrasierung 

Sind Sie auf der Suche nach einem Natural Language Processing Service oder einer Paraphrasierung API , die Sie direkt in Ihre bestehende Softwarearchitektur integrieren können? Seien Sie unser Gast, nehmen Sie sich einen Drink und schauen Sie sich unser Paraphrasing API powered by transformer models an.

Unsere Dokumentation: https://docs.textcortex.com/api/pfade/texte-umschreibungen/post

API Überblick: https://textcortex.com/text-generation-api

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Sie können TextCortex API in Ihre eigenen Systeme integrieren und die generativen Fähigkeiten von AI für Ihre individuellen Bedürfnisse nutzen. Das Einzige, was Sie tun müssen, ist, eine POST Anfrage an den entsprechenden Endpunkt zu senden und die erforderlichen Eingabefelder auszufüllen.

Wie funktioniert unser Paraphrasing API ?

Beim Paraphrasieren von Texten wird ein Textblock zusammengefasst, um ihn zu verkürzen.

Nehmen wir an, Sie haben den folgenden Textblock:

Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) ist ein autoregressives Sprachmodell aus dem Jahr 2020, das Deep Learning einsetzt, um menschenähnlichen Text zu produzieren. Bei einem Ausgangstext als Aufforderung produziert es einen Text, der die Aufforderung fortsetzt.

Ein Umschreibungsmodell würde etwa Folgendes ergeben:

GPT-3, das 2020 auf den Markt kommt, ist eine Art autoregressives Sprachmodell, das Deep-Learning-Techniken einsetzt, um Inhalte zu erstellen, die den schriftlichen Äußerungen von Menschen ähneln. Es beginnt mit einem einleitenden Text und modelliert dann, was zuvor gesagt wurde, und führt es fort.

Praktische Anwendungsfälle für Paraphrasierung API

Vom Umschreiben akademischer Aufsätze bis zur Erweiterung des Datensatzes, wenn Sie nicht viele Beispiele für Ihr Textklassifizierungsmodell haben, gibt es mehrere Anwendungsfälle für einen Paraphraser. 

Zu den Anwendungsfällen gehören unter anderem die automatische Klassifizierung von Dokumenten, die maschinelle Übersetzung, Informationssuchsysteme und vieles mehr.

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