Nicht nur ein Fall für die Polizei! Journalistikprofessor Dr. Thomas Hestermann der Macromedia Hochschule in Hamburg untersucht mit seinem Forscher*innenteam den Umgang der Polizei mit der Herkunft von Tatverdächtigen in einem Corpus aus deutschen Polizeipressemeldungen, die in dem Zeitraum von 2014 bis 2018 veröffentlicht wurden. Die Zuordnung von Herkunftsbezeichungen, sowie die Unterscheidung von Tatverdächtigen und Opfern ist hierbei zentral für die Qualität der Ergebnisse des Forschungsprojekts und bei einer quantitativ angelegten Untersuchung nicht mit einer einfachen Stichwortsuche oder Kollokationsanalyse lösbar. Untersucht werden sollen 1,6 Millionen Polizeipressemeldungen mit über 15,7 Millionen Sätzen.

LangTec unterstützt das Forschungsprojekt daher mit Expertise in semantischer Textanalyse. Konkret kommen Verfahren zum Einsatz, die es ermöglichen, in den Berichten Tatverdächtige eindeutig zu identifizieren und diese von Opfern zu unterscheiden. So können die Zeichenfolgen für die Bezeichnungen von Tatverdächtigen und Opfern zwar gleich sein, aber die semantischen Unterschiede lasssen sich über die unterschiedlichen Tiefenstrukturen erkennen.

Microservice-Architekturen ermöglichen die erfolgreiche Umsetzung komplexer Software-Systeme durch modularisierte, heterogene Softwarekomponenten.

In diesem neu beauftragten Projekt unterstützt LangTec einen der führenden Anbieter in der Augmentierung und Personalisierung von Fernsehübertragungen mit digitalen Inhalten. LangTecs Beitrag besteht dabei in der Bereitstellung von Expertise in der Entwicklung von Microservices in Java und Python sowie in der Verbesserung und funktionalen Erweiterung der Backend-Infrastruktur.

Das Wirtschaftsmagazin brand eins will seinen Lesern systematisch die archivierten Artikel früherer Jahrgänge zugänglich machen. Dazu müssen die über 10.000 Texte nicht nur rein chronologisch, sondern vor allem auch nach inhaltlichen Kriterien auffindbar und zugreifbar gemacht werden. Bislang besteht bereits eine redaktionell erarbeitete inhaltliche Zielstruktur, aber noch keine Zuordnung der Texte in diese Struktur. In der automatisierten Erstellung genau dieser Zuordnung soll LangTec mit textanalytischen Methoden unterstützen.

Ziel des Vorhabens ist es, die Texte in einer n:m-Zuordnung zu den thematischen Kategorien zuzuordnen. Dabei sollen zu jedem Text sowohl die Inhaltskategorien als auch die Stärke der Assoziation der jeweiligen Zuordnung angegeben werden. LangTec wird die Zuordnung mit Hilfe von Machine Learning automatisieren. Eine zentrale Herausforderung dabei wird sein, das Vorgehen so zu wählen, dass auch ohne das Vorliegen von gelabelten Daten eine vollständige Indexierung aller Texte ohne zusätzliche redaktionelle Arbeit erzielt werden kann.

Endlich konnten wir uns nach Monaten Flex-Office wieder einmal gemeinsam treffen!
Um die Gelegenheit zu feiern, kamen wir alle zum wundervollen Seehaus Hamburg, das direkt an der Alster gelegen ist. Wir genossen das leckere Sushi und die tolle Aussicht auf die Alster. Es war so schön, unsere Kollegen endlich einmal wieder persönlich zu sehen … nicht einmal ein kleiner Regenschauer zwischendurch konnte diese Stimmung trüben 🙂

Wir freuen uns sehr, das LangTec-Team um ein weiteres tolles Mitglied zu erweitern. Willkommen, Christoper!

Christoper wird uns als Senior Machine Learning Engineer verstärken. Er hat umfangreiche Erfahrung in Software Development, Compute Infrastructure Maintenance und natürlich einen starken akademischen Hintergrund in Machine Leaning. Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit und wünschen Dir einen guten Start bei LangTec!

Toll, dass Du mit an Bord bei uns bist. Wir freuen uns riesig auf die Zusammenarbeit mit Dir und können es kaum abwarten, bis Du auf Deinen ersten Projekten als Computerlinguistin bei uns startest. Für Deinen Projektstart haben wir ein paar spannende Aufgaben für Dich, von der Arbeit mit Dependenzparsern und der Analyse von Syntaxbäumen bis hin zur Integration einer medizinischen Ontologie in eine tiefe Informationsextraktion. Viel Spaß dabei!

Einen nicht unerheblichen Teil in der Entwicklung von Produktivsystemen im Bereich Text- und Datenanalytik stellt das Data Engineering dar: Große Mengen von Daten müssen aus unterschiedlichen Quellsystemen zusammengeführt, effizient vorverarbeitet und in den richtigen Zielformaten in die verarbeitenden Systeme eingespeist werden.
Wir freuen uns daher, ab Ende März einen neuen Kunden im Bereich Luftfahrt genau in dieser Hinsicht mit unserer technischen Expertise unterstützen zu können. Dieses Mandat bedienen wir in Zusammenarbeit mit unserem Partner-Unternehmen Ginkgo Analytics, mit denen wir über die Software Allianz Hamburg in engem Kontakt stehen.

Großartige Neuigkeiten: nach mehrjähriger Antragsphase ist nun das auf drei Jahre angelegte BMBF-Verbundprojekt Ophthalmo-AI offiziell gestartet. Thematischen richtet sich Ophthalmo-AI auf die intelligente, kooperative Diagnose- und Therapieunterstützung in der Augenheilkunde. Das Projektkonsortium umfasst ausschließlich führende Vertreter aus Forschung und Wirtschaft: das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Heidelberg Engineering, die Universität des Saarlandes, die Klinik für Augenheilkunde Sulzbach und das Augenzentrum am St. Franziskus-Hospital Münster.

LangTecs Beitrag zu dem Vorhaben beinhaltet:

1. die Bereitstellung von strukturierten Informationen aus den unstrukturierten historischen Patientenakten sowie deren Umwandlung in geeignete Features für das Machine Learning
2. die Entwicklung einer DSGV-konformen Anonymisierung von personenbezogenen Datenbeständen
3. die technische Anbindung der Daten an das Projektframework

Wir freuen uns sehr auf die Zusammenarbeit in diesem illustren Konsortium!

Unglaublich, wie schnell die Zeit dann doch vergeht. Die ersten zehn Jahre liefen – fast – wie im Fluge 🙂 Tolle Menschen, spannende Projekte und steile Lernkurven in allen Richtungen, das alles immer mit dem Ziel, innovative KI-Lösungen für komplexe angewandte Problemstellungen zu entwickeln.
Ein herzliches Dankeschön an dieser Stelle an unsere fantastischen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die LangTec zu dem machen, was wir heute sind. Dank gebührt auch unseren Kunden und Geschäftspartnern, ohne deren Vertrauen in unsere Leistung und Kompetenz unser Wachstum nicht möglich gewesen wäre.
Wir freuen uns auf die nächsten 10 Jahre und sind gespannt, wie sich unsere Kernthemen Text- und Datenanalytik, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz in Zukunft weiter entwickeln werden. Eins ist sicher: es wird spannend bleiben 🙂

Wir freuen uns, dass unser Konzept für die KI-Lösung AlatUno im Rahmen des CIVIC-Innovationswettbewerbs vom Bund prämiert wurde. AlatUno ist eine Kooperationsleistung, die gemeinsam mit unseren tollen Projektpartnern, der Entwicklungswerk gGmbH und der Digi Sapiens – Digital Learning GmbH, zur Umsetzung kommt. Ziel von AlatUno ist es, Teilhabe zu stärken, indem die komplexen Antragsprozesse im öffentlichen Sektor KI-unterstützt vereinfacht werden.
Am 10. März 2021 fand die Online-Verleihung durch den Bundesminister für Arbeit und Soziales Herrn Hubertus Heil statt, der aus der Vielzahl der eingegangenen Einreichungen 25 besonders innovative Projekte mit einem Förderpreis in Höhe von je EUR 20.000 prämierte.