Structured Prediction für die Layoutextraktion in einem Düsseldorfer LegalTech
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere BERT-Modelle mit und ohne CRF für die Klausel-Extraktion aus 4.000 Vertrags-PDFs und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Startup verarbeitet etwa 12.000 Verträge pro Monat für rund 80 Kanzleien und mittelständische Rechtsabteilungen; eine missklassifizierte Klausel kann den Verarbeiter rund 6 Minuten manuelles Nacharbeiten kosten.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Quantifiziere, ob ein CRF-Layer auf BERT-Embeddings die Klausel-Extraktion in deutschen Verträgen gegenüber reinem Sequence-Tagging messbar verbessert.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Structured Prediction konzeptionell verstehen (CRF-Forward-Backward, Viterbi-Decodierung)
- Strukturelle Constraints in einen neuronalen Klassifikator integrieren
- Span-basierte Bewertung für hierarchische Annotationen sauber durchführen
- Fehlermodi systematisch nach Klassengröße und Strukturtyp analysieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Structured Prediction
Apply structured prediction to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Conditional Random Fields
Apply conditional random fields to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Named Entity Recognition
Apply named entity recognition to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Transformer Architectures
Apply transformer architectures to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model 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 Engineer
Structured Prediction auf deutschen Vertragsdaten anzuwenden und Fehlermodi sauber zu analysieren ist exakt die Einstiegsarbeit eines NLP Engineers in LegalTech oder GovTech.
Dieses Projekt schärft
- structured-prediction
- named-entity-recognition
- transformer-architectures
Machine Learning Engineer
Modellvergleich mit reproduzierbaren Splits und klarer Empfehlung ist die ML-Engineer-Disziplin, die produktionsreife Auslieferungen ermöglicht.
Dieses Projekt schärft
- pytorch
- model-evaluation
- transformer-architectures
Applied AI Scientist
Conditional Random Fields auf moderne Transformer-Architekturen zu legen ist eine forschungsnahe Methodenwahl, die angewandte KI-Wissenschaftler regelmäßig treffen.
Dieses Projekt schärft
- conditional-random-fields
- structured-prediction
- model-evaluation
Noch eine Sache