Neuronale Satz-Embedding-Modelle zur Schätzung semantischer Ähnlichkeit im biomedizinischen Bereich

自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是人工智能 (Künstliche Intelligenz, AI) 的一个分支，它涉及计算机与人类语言之间的交互。NLP 的目标是使计算机能够理解、解释和生成人类语言，从而实现更高效的人机通信。Die NaturSprachVerarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz (AI), der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. Das Ziel der NLP ist es, Computer in der Lage zu setzen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, um eine effizientere Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen.近年来，随着深度学习 (Deep Learning) 技术的发展，NLP 领域取得了显著的进步。这些进步使得机器翻译 (Maschinelle Übersetzung)、情感分析 (Sentimentanalyse) 和语音识别 (Spracherkennung) 等应用更加准确和可靠。In den letzten Jahren haben die Fortschritte in der Tiefe Lern-Technologie (Deep Learning) zur erheblichen Verbesserung des NLP-Bereichs geführt. Diese Fortschritte haben dazu beigetragen, dass Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, Sentimentanalyse und Spracherkennung genauer und verlässlicher geworden sind.例如，谷歌翻译 (Google Translate) 利用神经网络模型 (Neuronale Netzwerke-Modelle) 提供了高质量的多语言翻译服务。此外，亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri 等智能助手也利用 NLP 技术来理解和回应用户的命令。Zum Beispiel bietet Google Translate durch die Verwendung von neuronalen Netzwerkmodellen hochwertige Mehrsprachen-Übersetzungs-Dienste an. Darüber hinaus nutzen intelligente Assistenten wie Amazon's Alexa und Apple's Siri die NLP-Technologie, um Befehle der Nutzer zu verstehen und darauf zu reagieren.尽管取得了这些成就，NLP 仍然面临许多挑战。其中之一是在处理模糊性和上下文依赖性时保持准确性。另一个挑战是开发能够适应不同文化和语言背景的系统。Trotz dieser Erfolge steht die NLP vor zahlreichen Herausforderungen. Eine davon besteht darin, bei der Bearbeitung von Ambiguität und kontextabhängigen Ausdrücken die Genauigkeit aufrechtzuerhalten. Eine weitere Herausforderung ist die Entwicklung von Systemen, die sich an verschiedene kulturelle und sprachliche Hintergründe anpassen können.为了应对这些挑战，研究人员正在探索新的方法和技术，如迁移学习 (Transferlernen) 和多模态学习 (Multimodales Lernen)，以提高 NLP 系统的性能和鲁棒性。Um diesen Herausforderungen entgegenzuwirken, erforschen Forscher neue Methoden und Techniken wie Transferlernen und multimodales Lernen, um die Leistungsfähigkeit und Robustheit von NLP-Systemen zu verbessern.