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KIROI - Artificial Intelligence Return on Invest: The AI strategy for decision-makers and managers

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Start » Computational Linguistics (Glossar)
18. November 2024

Computational Linguistics (Glossar)

4.8
(1715)

Computational Linguistics ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Digitale Transformation und Big Data. Er beschreibt die Wissenschaft, die sich damit beschäftigt, wie Computer menschliche Sprache verstehen, verarbeiten und sogar erzeugen können.

Computational Linguistics ist besonders wichtig, weil sie es ermöglicht, dass Computerprogramme wie Sprachassistenten, Chatbots oder automatische Übersetzer funktionieren. Ein klassisches Beispiel ist die automatische Übersetzung von Texten, etwa bei Google Translate: Hier wird mithilfe von Computational Linguistics analysiert, wie Wörter und Sätze im Zusammenhang stehen, um die bestmögliche Übersetzung zu liefern.

Im Alltag begegnet uns Computational Linguistics oft, zum Beispiel, wenn das Smartphone gesprochene Sprache in Text umwandelt oder persönliche Empfehlungen in Apps auf unsere Wortwahl eingehen. Für Unternehmen wird diese Technologie immer relevanter, zum Beispiel zur Analyse von Kundenmeinungen oder Optimierung von Serviceprozessen.

Durch den Einsatz von Computational Linguistics können große Mengen an Texten oder Gesprächen automatisch ausgewertet werden. Das spart Zeit, senkt Kosten und hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.

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Computational Linguistics ist besonders wichtig, weil sie es ermöglicht, dass Computerprogramme wie Sprachassistenten, Chatbots oder automatische Übersetzer funktionieren. Ein klassisches Beispiel ist die automatische Übersetzung von Texten, etwa bei Google Translate: Hier wird mithilfe von Computational Linguistics analysiert, wie Wörter und Sätze im Zusammenhang stehen, um die bestmögliche Übersetzung zu liefern.

Im Alltag begegnet uns Computational Linguistics oft, zum Beispiel, wenn das Smartphone gesprochene Sprache in Text umwandelt oder persönliche Empfehlungen in Apps auf unsere Wortwahl eingehen. Für Unternehmen wird diese Technologie immer relevanter, zum Beispiel zur Analyse von Kundenmeinungen oder Optimierung von Serviceprozessen.

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