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 Szenario
Der Verlag (rund 110 Mitarbeitende, traditionsreich seit 1854) hat die letzten drei Wörterbuch-Auflagen mit einem nicht mehr gewarteten internen Parser erstellt und steht unter Druck, vor der nächsten Auflage auf eine moderne Lösung umzusteigen.
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 · Nlp
Strong alignment
This challenge maps to Natural Language Processing at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Dependency Parsing
Apply dependency parsing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Universal Dependencies
Apply universal dependencies to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Spacy
Apply spacy to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Stanza
Apply stanza to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Benchmarking
Apply benchmarking to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Evaluation
Apply evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
NLP-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