High-End KI-Lösungen passgenau für jeden Anwendungsfall
Wir entwickeln maßgeschneiderte KI-Lösungen für Ihr Unternehmen.
Unsere Kernbereiche sind semantische Textanalytik (NLP), Text-, Daten- und Dokumentgenerierung (NLG), große Sprachmodelle (LLMs), maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI).
Mit unserem Team aus Computerlinguist:innen, Data Scientists, Data Engineers und Software-Entwickler:innen agieren wir seit 2011 erfolgreich am Markt.
Text-Analytik (NLP)
Mit Text-Analytics automatisiert Zusammenhänge erkennen
Text-Analytik oder Text-Mining nutzt eine Vielzahl von Verfahren aus der Computerlinguistik und künstlichen Intelligenz, um aus unstrukturierten Texten strukturierte Informationen zu gewinnen. Konkret werden in den Inputtexten mittels lexikalischer Eigenschaften, syntaktischer Strukturen, statistischer Beobachtungen und maschineller Lernverfahren gezielt Muster, Strukturen und Zusammenhänge gefunden und so tiefergehende semantische Zusammenhänge extrahiert.
Maschinelles Lernen (ML)
Passend zur Zielsetzung: Vom klassischen Machine Learning über Deep Learning bis hin zu großen Sprachmmodellen
Je nach Projektziel und Projektkontext kommen bei LangTec unterschiedlichste maschinelle Lernverfahren zum Einsatz. Wir nutzen sowohl unüberwachte Lernverfahren, z.B. im Dokument-Clustering, in der Themenmodellierung oder der Erstellung von vektorbasierten Wort- und Sprachmodellen als auch überwachte Lernverfahren, die beispielsweise in der Text- und Dokumentklassifikation oder der gezielten Informationsextraktion zum Einsatz kommen. Im Deep-Learning-Kontext entwickeln wir eigene neuronale Netzstrukturen und setzen bei Bedarf auch vortrainierte KI-Modelle ein. In unseren forschungsnahen Projekten explorieren wir neue Anwendungsbereche für Verfahren wie Reinforcement Learning, Transfer Learning und Model Destillation.
Künstliche Intelligenz (KI)
KI ist der Kern unserer Projekt- und Produktentwicklung seit 2011
Der Begriff ‘Künstliche Intelligenz’ ist ein Überbegriff, unter dem sich alle Aktivitäten von LangTec zur Projekt- und Produktentwicklung zusammenfassen lassen. Wir bauen Lösungen, die Probleme der echten Welt intelligent lösen.
An unsere Lösungen stellen wir den Anspruch, dass sie die Qualität und Effizienz der Prozesse dabei deutlich über das Level menschlicher Entscheidungen anheben. Nur wenn die resultierende Lösung die Aufgabe wirklich messbar besser löst als es ein Mensch könnte, ist der Begriff ‘Künstliche Intelligenz’ unser Meinung nach wirklich angebracht. Auch wenn Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und vroße Sprachmodelle (LLMs) heutzutage in einem sehr engen Zusammenhang miteinander stehen und oftmals synonym mit einnder verwendet werden, betrachten wir Künstliche Intelligenz als umfassender.
Textgenerierung (NLG)
Maschinell generierte Inhalte aus dynamischen Datenquellen
Mit der Verfügbarkeit großer Sprachmodelle (LLMs) ist die automatisierte Generierung von journalistischem Content aus strukturierten Daten heutzutage fast schon Commodity geworden. Generative Sprachmodelle bieten jedoch keine volle inhaltliche Kontrolle über den erzeugten Output. Für Anwendungsfälle, in denen volle Kontrolle über die generierten inhalte erforderlich ist, eignen sich alternative Ansätze wie LangTecs Lösung zur Dokumentgenerierung TextWriter .
LangTecs LösungTextWriter gibt volle inhaltliche Kontrolle und erzeugt Texte, die auf unterschiedliche Parameter hin optimiert werden können, z. B. SEO-Relevanz, Lesbarkeit, Textlänge, Zielgruppe oder Ausgabemedium. Typische Anwendungsbereiche von TextWriter sind Domänen mit hoher Datenfluktuation oder Datenbreite wie Produktdaten im e-Commerce, Echtzeit-Wetter- oder Börsenberichte, Lokalnachrichten oder Sportberichte.
Daten- und Dokumentgenerierung
Der Turbo für Maschinelles Lernen: Automatisierte Generierung voll annotierter Test- & Trainingsdaten
Mit Maschinellem Lernen wurden in den letzten zehn bis fünfzehn Jahren Lernverfahren verfügbar, deren gesteigerte Leistungsfähigkeit zum Preis eines deutlich höheren Bedarfs an annotierten Trainingsdaten erkauft werden musste. In vielen Anwendungsfällen in der Praxis stehen vollständig annotierte Test- und Trainingsdaten aufgrund von Datenschutz, Copyright oder unzureichender manueller Annotation oftmals nicht in ausreichendem Umfang zur Verfügung.
Der Einsatz von synthetisch generierten Traningsdaten kann in diesen Fällen helfen, solche Datenlücken zu schleßen, um dennoch vollständig konvergierte Machine-Learning-Modelle zu erzeugen, die in der Anwendung sehr robust performen.
LangTecs Document Creator bietet daher die Möglichkeit, ausgehend von nur einem Beispieldokument große Volumina an Test- und Trainingsdaten in großer Varianz zu erzeugen. So können auch die maschinellen Lernverfahren auch mit anfänglich wenig Trainingsdaten bereits vor dem Echtbetrieb robust trainiert, evaluiert und getuned werde
Wissensrepräsentationen
Strukturiertes Wissen für smarte Systeme
Strukturierte Wissensrepräsentationen, also formale Abbildungen der qualitativen fachlichen Zusammenhänge einer Domäne, haben in der Anwendung in den letzten zehn Jahren enorm an Bedeutung gewonnen, nicht zuletzt, weil es mittlerweile technisch gut möglich ist, auch großskalige Wissensrepräsentationen effizient um- und einzusetzen. Strukturierte Wissensrepräsentationen wie Ontologien, Wissensgraphen oder Triple Stores machen das modellierte Domänenwissen strukturiert für die maschinelle Verarbeitung zugänglich und tragen somit wesentlich zur Verbesserung der Ergebnisqualität in tiefer semantischer Analyse bei.
