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Thema5021

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Vergleich der Leistung von GPT im Vergleich zu anderen NLP-Technologien in Bezug auf die Aufbereitung von Unternehmensdaten




Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master
Betreuer: Andreas OberweisMartin Forell
Forschungsgruppe: Betriebliche Informationssysteme

Archivierungsnummer: 5021
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn: 24. März 2023
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

Unternehmensdaten sind Daten, die von einer Organisation gesammelt oder erzeugt werden und Informationen über ihre Aktivitäten, Produkte, Kunden oder Mitarbeiter enthalten. Die Aufbereitung von Unternehmensdaten ist eine wichtige Aufgabe für das Business Intelligence (BI), das sich mit der Analyse und Visualisierung von Unternehmensdaten beschäftigt.

Eine Herausforderung bei der Aufbereitung von Unternehmensdaten ist die Verarbeitung von unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten, wie z.B. Texten, Bildern oder Videos. Diese Daten erfordern spezielle Technologien zur Extraktion, Transformation und Integration von relevanten Informationen.

In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie GPT, ein modernes Transformer-Modell zur Textgenerierung, im Vergleich zu anderen NLP-Technologien zur Aufbereitung von Unternehmensdaten eingesetzt werden kann. GPT ist ein großes und leistungsfähiges Modell, das auf einer riesigen Menge an Textdaten trainiert wurde und in der Lage ist, kohärente und relevante Texte zu verschiedenen Themen zu erzeugen.

Die Forschungsfragen sind:

- Wie kann man GPT dazu bringen, Unternehmensdaten zu verstehen und zu verarbeiten? - Wie kann man GPT dazu nutzen, verschiedene Arten von Informationsrepräsentationen aus den Unternehmensdaten zu extrahieren oder zu generieren? - Wie kann man die Leistung von GPT im Vergleich zu anderen NLP-Technologien zur Aufbereitung von Unternehmensdaten messen und bewerten?

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