Cross-lingualer Transfer fuer Sentiment-Analyse in DACH-Maerkten
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhaeltst rund 80 000 deutsche annotierte Posts (positiv/neutral/negativ), rund 6 000 italienische und 4 000 franzoesische Posts. Implementiere drei Setups: (1) deutsches XLM-R-Modell, das auf IT und FR ohne weiteres Fine-Tuning getestet wird (zero-shot crosslingual transfer), (2) XLM-R + Fine-Tuning auf den kleinen IT- und FR-Daten, (3) ein naives Modell, das nur auf den kleinen IT- und FR-Daten trainiert. Berichte Macro-F1 pro Sprache. Liefere 3-seitige Empfehlung an die Marketing-Analytics-Leitung.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Pruefe, ob Cross-lingualer Transfer Sentiment-Analyse in IT und FR mit minimalen lokalen Daten ermoeglicht.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Mehrsprachige Foundation-Modelle (XLM-R, mBERT) als Transfer-Basis nutzen
- Zero-Shot und Few-Shot Cross-lingualen Transfer methodisch sauber vergleichen
- Macro-F1 (klassengewichtet) statt einfacher Genauigkeit fuer unbalancierte Datensaetze verwenden
- Eine technische Wahl gegen Marketing-Analytics verteidigen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenNLP Engineer
Cross-lingualer Transfer ist Tagesgeschaeft fuer NLP-Engineers in mehrsprachigen Schweizer und EU-Organisationen.
Dieses Projekt schärft
- cross-lingual-transfer
- transformers
- foundation-models
ML Researcher
Zero-Shot und Few-Shot methodisch sauber zu unterscheiden und gegeneinander zu stellen ist Senior-Forschungsdisziplin in NLP-Laboren.
Dieses Projekt schärft
- transfer-learning
- model-evaluation
- foundation-models
Applied AI Scientist
Eine technische Wahl in operative Skalierungsfaehigkeit zu uebersetzen ist die taegliche angewandte KI-Kommunikation in Markenhersteller-Analytics-Teams.
Dieses Projekt schärft
- cross-lingual-transfer
- transfer-learning
- model-evaluation
Noch eine Sache