Dependency-Parsing-Studie für Lexikografie-Verlag in Mannheim
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du evaluierst drei Parser auf deutschen Texten und erstellst einen Empfehlungsbericht – inklusive verifizierbarem Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welcher moderne Dependency-Parser liefert auf deutschem Verlagstext die beste Kombination aus Genauigkeit, Geschwindigkeit und Domain-Robustheit?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Dependency-Parsing-Konzepte und Metriken (LAS, UAS) praktisch anwenden
- Drei Parser-Familien unter identischen Bedingungen vergleichen
- Domänen-Robustheit als eigenes Eval-Setting verstehen
- Eine technische Empfehlung für eine 3-Jahres-Investitionsentscheidung begründen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Natural Language Processing
Master · Ai Ml
Fit score: 1
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-Ingenieur:in
Klassisches NLP-Engineering (Parsing, UD-Standard) ist ein wertvolles Profil neben dem Hype um Sprachmodelle — gerade Verlage und Compliance-Tools brauchen es zuverlässig.
Dieses Projekt schärft
- dependency-parsing
- universal-dependencies
- spacy
Data Engineer:in
Wer Parser auf 800 Mio. Token planbar laufen lassen will, übt Throughput-Engineering, das in jedem Daten-Pipeline-Team relevant ist.
Dieses Projekt schärft
- benchmarking
- spacy
- stanza
Forschungswissenschaftler:in
Eine saubere Parser-Vergleichsstudie mit Konferenz-Style-Bericht ist ein direktes Format für die ACL/EMNLP-Workshop-Welt.
Dieses Projekt schärft
- dependency-parsing
- evaluation
- benchmarking
Noch eine Sache