KI News: Kurz und klar.

In der Welt der Datenanalyse, des Data Engineering und der Webentwicklung ist das Parsen von JSON-Dateien ein tägliches Ritual – und oft ein echtes Ärgernis. Viele Entwickler greifen dabei zu langen if‑else‑Ketten, die den Code unübersichtlich und schwer wartbar machen.

In Echtzeit‑Anwendungen wie KI‑Planung, reaktiver Steuerung und schnelle Datenbankabfragen müssen regelbasierte Systeme komplexe Muster‑Matching‑Probleme in kurzer Zeit lösen. Traditionelle Ansätze stoßen häufig an Grenzen, wenn Regeln viele unbeschränkte Variablen enthalten oder viele kombinatorische Zwischenergebnisse erzeugen. Das kann zu exponentiellem Zeit‑ und Speicherbedarf führen und die Ausführung von Programmen verlangsamen oder sogar zum Stillstand bringen.

In der dritten Folge der Serie „Mastering NLP mit spaCy“ tauchen wir tief in die Technik der regelbasierten Mustererkennung ein, die ein zentrales Werkzeug für die Extraktion relevanter Informationen aus Texten darstellt. Durch die Kombination von Pattern‑Matching und kontextsensitiven Regeln lässt sich spaCy so konfigurieren, dass es präzise Entitäten erkennt und strukturiert.