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Regelbasiert ❤️ Deep Learning (feat. snapADDY)
Das Data Team bei snapADDY hat die Mission, ein System zu entwickeln (und zu verbessern), das aus unstrukturiertem Text (wie z.B. einer Visitenkarte) Personen- und Adressdaten erkennt. In diesem Vortrag berichten wir von unseren Erfahrungen, von den rudimentären Anfängen vor über drei Jahren bis zu unserem relativ komplexen aktuellen Produktionssystem. Der erste Ansatz, den wir bei snapADDY verfolgt haben, war der Aufbau eines rein regelbasierten Systems zum Erkennen der verschiedenen Informationen. Dieser Ansatz bedeutet allerdings einen hohen manuellen Aufwand und die Regeln werden bei zunehmender Erweiterung immer komplexer. An dieser Stelle betritt Deep Learning die Bühne. Unser Ansatz dabei ist, das bestehende System durch das Hinzufügen von Trainingsdaten konsekutiv zu verbessern, und zwar besonders in der Erkennung von Informationen, in denen das regelbasierte System an seine Grenzen stößt. Aktuell erweist sich damit für snapADDY ein hybrides System, also eine Mischung aus regelbasiertem und Deep-Learning-Modell, als die beste Lösung. Im Vortrag gehen wir auf Vor- und Nachteile einer solchen Architektur ein und geben einen Ausblick auf zukünftige Erweiterungen.

snapADDY

Haugerkirchgasse 7 · Würzburg

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