Beim Nachrichtenaustausch im B2B-Bereich werden standardisierte Textnachrichten für Transaktionen wie Bestellungen oder Rechnungen eingesetzt. Bestellnummern können dabei ähnlich wie das Datum sein oder in verschiedenen Dokumenttypen an unterschiedlicher Stelle vorkommen. Transformermodelle ermöglichen verschiedene NLP-Aufgaben wie Klassifizierung von Text, Textersetzungen, Zusammenfassungen, und Übersetzungen in eine andere Sprache.

Aufgaben

In dieser Arbeit soll zunächst das Potential der Transformertechnologie für verschiedene NLP-Aufgaben mit B2B-Textnachrichten praktisch evaluiert werden. Danach soll ein Prototyp entwickelt werden, mit dem Werte von einzelnen Elementen in den Nachrichten gefunden werden. Ergänzend sollen z.B. die Bedeutung von Textfeldern erfasst werden, Struktur und Abläufe nachvollzogen werden und Mappings vorgeschlagen werden. Für die Arbeit steht ein KI-Rechner mit 4 Nvidia 3090 GPUs, sowie ein Textkorpus aus Systemdokumentation und Blogs, sowie Fragen aus dem Testlauf des Prototyps zur Verfügung.

Dienstsitz: Karlsruhe und/oder Bretten

Kontakt Recruiting:

Daniel Iwtschenko

+49 7252 96-2224

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Anstellungsart

Praktikum

Homeoffice

Nach Absprache

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