مشاريع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وموضوعات للمبتدئين [2022]

مشاريع ومواضيع البرمجة اللغوية العصبية

معالجة اللغة الطبيعية أو البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هي أحد مكونات الذكاء الاصطناعي المعنية بالتفاعل بين لغة الإنسان وأجهزة الكمبيوتر. عندما تكون مبتدئًا في مجال تطوير البرمجيات ، قد يكون من الصعب العثور على مشاريع البرمجة اللغوية العصبية التي تتناسب مع احتياجات التعلم الخاصة بك. لذلك ، قمنا بتجميع بعض الأمثلة لتبدأ. لذا ، إذا كنت مبتدئًا في تعلم الآلة ، فإن أفضل ما يمكنك فعله هو العمل في بعض مشاريع البرمجة اللغوية العصبية.

نحن ، هنا في upGrad ، نؤمن بالمنهج العملي لأن المعرفة النظرية وحدها لن تساعد في بيئة العمل في الوقت الفعلي. في هذه المقالة ، سنستكشف بعض مشاريع البرمجة اللغوية العصبية المثيرة للاهتمام والتي يمكن للمبتدئين العمل عليها لوضع معرفتهم للاختبار. في هذه المقالة ، ستجد أفضل أفكار مشاريع البرمجة اللغوية العصبية للمبتدئين للحصول على خبرة عملية في البرمجة اللغوية العصبية.

لكن أولاً ، دعنا نتناول السؤال الأكثر صلة الذي يجب أن يكمن في ذهنك: لماذا نبني مشاريع البرمجة اللغوية العصبية ؟

عندما يتعلق الأمر بالمهن في مجال تطوير البرمجيات ، فمن الضروري للمطورين الطموحين العمل في مشاريعهم الخاصة. يعد تطوير مشاريع العالم الحقيقي هو أفضل طريقة لصقل مهاراتك وتجسيد معرفتك النظرية في تجربة عملية.

البرمجة اللغوية العصبية هو كل شيء عن تحليل وتمثيل لغة الإنسان حسابيًا. إنه يجهز أجهزة الكمبيوتر للاستجابة باستخدام أدلة السياق تمامًا مثل الإنسان. تتضمن بعض التطبيقات اليومية للغة البرمجة اللغوية العصبية من حولنا التدقيق الإملائي والإكمال التلقائي ومرشحات البريد العشوائي والمراسلة النصية الصوتية والمساعدين الافتراضيين مثل Alexa و Siri وما إلى ذلك. عندما تبدأ العمل في مشاريع البرمجة اللغوية العصبية ، لن تتمكن فقط من اختبار نقاط القوة والضعف لديك ، ولكنك ستحصل أيضًا على عرض يمكن أن يكون مفيدًا للغاية لتعزيز حياتك المهنية.

في السنوات القليلة الماضية ، حظيت البرمجة اللغوية العصبية (NLP) باهتمام كبير عبر الصناعات. كما أن ظهور تقنيات مثل التعرف على النص والكلام ، وتحليل المشاعر ، والاتصالات بين الإنسان والآلة ، ألهم العديد من الابتكارات. تشير الأبحاث إلى أن سوق البرمجة اللغوية العصبية العالمية سيصل إلى 28.6 مليار دولار أمريكي من حيث القيمة السوقية في عام 2026.

عندما يتعلق الأمر ببناء تطبيقات واقعية ، فإن معرفة أساسيات التعلم الآلي أمر بالغ الأهمية. ومع ذلك ، ليس من الضروري أن يكون لديك خلفية مكثفة في الرياضيات أو علوم الكمبيوتر النظرية. باستخدام نهج قائم على المشروع ، يمكنك تطوير نماذجك وتدريبها حتى بدون أوراق اعتماد فنية. تعرف على المزيد حول تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية.

لمساعدتك في هذه الرحلة ، قمنا بتجميع قائمة بأفكار مشاريع البرمجة اللغوية العصبية ، المستوحاة من منتجات البرامج الفعلية التي تبيعها الشركات. يمكنك استخدام هذه الموارد لصقل أساسيات تعلم الآلة وفهم تطبيقاتها واكتساب مهارات جديدة أثناء مرحلة التنفيذ. كلما جربت مشاريع مختلفة في البرمجة اللغوية العصبية ، زادت المعرفة التي تكتسبها.

قبل الغوص في تشكيلة مشاريع البرمجة اللغوية العصبية لدينا ، دعونا أولاً نلاحظ الهيكل التوضيحي.

خطة تنفيذ المشروع

سيكون لجميع المشاريع المدرجة في هذه المقالة بنية مماثلة ، وهي مذكورة أدناه:

• تنفيذ نموذج مدرب مسبقًا
• نشر النموذج كواجهة برمجة تطبيقات
• ربط API بالتطبيق الرئيسي الخاص بك

يُعرف هذا النمط بالاستدلال في الوقت الفعلي ويجلب فوائد متعددة لتصميم البرمجة اللغوية العصبية الخاص بك. أولاً ، يقوم بإلغاء تحميل التطبيق الرئيسي الخاص بك إلى خادم مصمم بشكل صريح لنماذج ML. لذلك ، فهو يجعل عملية الحساب أقل تعقيدًا. بعد ذلك ، يتيح لك دمج التنبؤات عبر واجهة برمجة التطبيقات. وأخيرًا ، يمكّنك من نشر واجهات برمجة التطبيقات وأتمتة البنية التحتية بأكملها باستخدام أدوات مفتوحة المصدر ، مثل Cortex.

فيما يلي ملخص لكيفية نشر نماذج التعلم الآلي باستخدام Cortex:

• اكتب نصًا بلغة Python لتقديم التوقعات.
• اكتب ملف تكوين لتعريف النشر الخاص بك.
• قم بتشغيل "نشر القشرة" من سطر الأوامر.

الآن بعد أن قدمنا ​​لك المخطط ، دعنا ننتقل إلى قائمتنا!

إذن ، إليك بعض مشاريع البرمجة اللغوية العصبية التي يمكن للمبتدئين العمل عليها:

أفكار مشروع البرمجة اللغوية العصبية

هذه القائمة من مشاريع البرمجة اللغوية العصبية للطلاب مناسبة للمبتدئين والوسطاء والخبراء. ستساعدك مشاريع البرمجة اللغوية العصبية هذه على المضي قدمًا في جميع الجوانب العملية التي تحتاجها للنجاح في حياتك المهنية.

علاوة على ذلك ، إذا كنت تبحث عن مشاريع البرمجة اللغوية العصبية للسنة الأخيرة ، فيجب أن تساعدك هذه القائمة على المضي قدمًا. لذلك ، دون مزيد من اللغط ، دعنا نقفز مباشرة إلى بعض مشاريع البرمجة اللغوية العصبية التي ستقوي قاعدتك وتسمح لك بتسلق السلم.

إليك بعض أفكار مشروع البرمجة اللغوية العصبية التي من المفترض أن تساعدك على اتخاذ خطوة للأمام في الاتجاه الصحيح.

1. روبوت لدعم العملاء

من أفضل الأفكار لبدء تجربة مشاريع البرمجة اللغوية العصبية للطلاب بشكل عملي هي العمل على روبوت دعم العملاء. يجيب روبوت المحادثة التقليدي على استفسارات العملاء الأساسية والطلبات الروتينية بردود جاهزة. لكن هذه الروبوتات لا يمكنها التعرف على أسئلة أكثر دقة. لذلك ، تم تجهيز روبوتات الدعم الآن بالذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي للتغلب على هذه القيود. بالإضافة إلى فهم مدخلات المستخدم ومقارنتها ، يمكنهم إنشاء إجابات للأسئلة بأنفسهم دون ردود مكتوبة مسبقًا.

على سبيل المثال ، أنشأ موقع Reply.ai روبوتًا مخصصًا يعمل بنظام ML لتقديم دعم العملاء. وفقًا للشركة ، يمكن للمؤسسة المتوسطة الاهتمام بما يقرب من 40٪ من طلبات الدعم الواردة بأداتها. الآن ، دعونا نصف النموذج المطلوب لتنفيذ مشروع مستوحى من هذا المنتج.

يمكنك استخدام Microsoft DialoGPT ، وهو نموذج إنشاء استجابة حوار تم تدريبه مسبقًا. إنه يوسع أنظمة محولات PyTorch (من Hugging Face) و GPT-2 (من OpenAI) لإرجاع الإجابات على الاستعلامات النصية التي تم إدخالها. يمكنك تشغيل نشر DialoGPT بالكامل باستخدام Cortex. هناك العديد من المستودعات المتاحة عبر الإنترنت لتتمكن من استنساخها. بمجرد نشر واجهة برمجة التطبيقات ، قم بتوصيلها بواجهة المستخدم الأمامية ، وعزز كفاءة خدمة العملاء لديك!

قراءة: كيف تصنع chatbot في Python؟

2. معرف اللغة

هل لاحظت أن Google Chrome يمكنه اكتشاف اللغة التي تمت كتابة صفحة الويب بها؟ يمكنه القيام بذلك عن طريق استخدام معرف لغة يعتمد على نموذج الشبكة العصبية.

هذا هو مشروع NLP ممتاز للمبتدئين. تتضمن عملية تحديد لغة نص معين البحث في اللهجات المختلفة واللغات العامية والكلمات الشائعة بين اللغات المختلفة واستخدام لغات متعددة في صفحة واحدة. ولكن مع التعلم الآلي ، تصبح هذه المهمة أكثر بساطة.

يمكنك إنشاء معرف اللغة الخاص بك باستخدام نموذج FastText بواسطة Facebook. النموذج هو امتداد لأداة word2vec ويستخدم زخرفة الكلمات لفهم اللغة. هنا ، تسمح لك متجهات الكلمات بتعيين كلمة بناءً على دلالاتها - على سبيل المثال ، عند طرح المتجه لكلمة "ذكر" من متجه "ملك" وإضافة المتجه لكلمة "أنثى" ، سينتهي بك الأمر بالمتجه لـ "ملكة."

من السمات المميزة للنص السريع أنه يمكنه فهم الكلمات الغامضة عن طريق تقسيمها إلى عدد n-grams. عندما تُعطى كلمة غير مألوفة ، فإنها تحلل n-grams الأصغر ، أو الجذور المألوفة الموجودة بداخلها للعثور على المعنى. يعد نشر fastTExt كواجهة برمجة تطبيقات أمرًا سهلاً للغاية ، خاصةً عندما يمكنك الحصول على المساعدة من المستودعات عبر الإنترنت.

3. ميزة الإكمال التلقائي التي تعمل بنظام ML

يعمل الإكمال التلقائي عادةً عبر البحث عن قيمة المفتاح ، حيث تتم مقارنة المصطلحات غير الكاملة التي أدخلها المستخدم بقاموس لاقتراح الخيارات الممكنة للكلمات. يمكن الاستفادة من هذه الميزة في التعلم الآلي من خلال توقع الكلمات أو العبارات التالية في رسالتك.

هنا ، سيتم تدريب النموذج على مدخلات المستخدم بدلاً من الرجوع إلى قاموس ثابت. من الأمثلة البارزة على الإكمال التلقائي المستند إلى ML هو خيار "الرد الذكي" في Gmail ، والذي ينشئ ردودًا ذات صلة على رسائلك الإلكترونية. الآن ، دعونا نرى كيف يمكنك بناء مثل هذه الميزة.

بالنسبة لهذا المشروع ، يمكنك استخدام نموذج لغة RoBERTa. تم تقديمه على Facebook من خلال تحسين تقنية BERT من Google. تتفوق منهجية التدريب وقوة الحوسبة الخاصة بها على النماذج الأخرى في العديد من مقاييس البرمجة اللغوية العصبية.

لتلقي تنبؤاتك باستخدام هذا النموذج ، ستحتاج أولاً إلى تحميل RoBERTa المدربة مسبقًا من خلال PyTorch Hub. بعد ذلك ، استخدم الطريقة المضمنة في fill_mask () ، والتي تسمح لك بتمرير سلسلة وتوجيه اتجاهك إلى حيث يتوقع RoBERTa الكلمة أو العبارة التالية. بعد ذلك ، يمكنك نشر RoBERTa كواجهة برمجة تطبيقات وكتابة وظيفة الواجهة الأمامية للاستعلام عن نموذجك بإدخال المستخدم. يمكن أن يساعد ذكر مشاريع البرمجة اللغوية العصبية في أن تبدو سيرتك الذاتية أكثر إثارة من غيرها.

4. مولد النص التنبئي

هذا هو أحد مشاريع البرمجة اللغوية العصبية المثيرة للاهتمام. هل سمعت من قبل عن لعبة AI Dungeon 2؟ إنه مثال كلاسيكي على لعبة مغامرة نصية تم إنشاؤها باستخدام نموذج التنبؤ GPT-2. يتم تدريب اللعبة على أرشيف للخيال التفاعلي وتوضح عجائب النص الذي تم إنشاؤه تلقائيًا من خلال الخروج بقصص مفتوحة. على الرغم من أن التعلم الآلي في مجال تطوير اللعبة لا يزال في طور النشوء ، إلا أنه من المقرر أن يغير التجارب في المستقبل القريب. تعرف على كيفية أداء Python في تطوير اللعبة.

يعمل DeepTabNine كمثال آخر للنص الذي تم إنشاؤه تلقائيًا. وهو عبارة عن إكمال تلقائي للترميز يعمل بنظام ML لمجموعة متنوعة من لغات البرمجة. يمكنك تثبيته كإضافة لاستخدامها داخل IDE الخاص بك والاستفادة من اقتراحات التعليمات البرمجية السريعة والدقيقة. دعنا نرى كيف يمكنك إنشاء نسختك الخاصة من أداة البرمجة اللغوية العصبية هذه.

يجب أن تذهب إلى نموذج GPT-2 الخاص بـ Open AI لهذا المشروع. من السهل بشكل خاص تنفيذ نموذج كامل مدرب مسبقًا والتفاعل معه بعد ذلك. يمكنك الرجوع إلى البرامج التعليمية عبر الإنترنت لنشرها باستخدام منصة Cortex. وهذه هي الفكرة المثالية لمشروعك القادم في البرمجة اللغوية العصبية!

قراءة: أفكار مشروع التعلم الآلي

5. مراقب إعلامي

من أفضل الأفكار لبدء تجربة مشاريع البرمجة اللغوية العصبية للطلاب بشكل عملي هي العمل على شاشة الوسائط. في بيئة الأعمال الحديثة ، يعتبر رأي المستخدم عاملاً حاسمًا في نجاح علامتك التجارية. يمكن للعملاء مشاركة ما يشعرون به حيال منتجاتك علانية على وسائل التواصل الاجتماعي وغيرها من المنصات الرقمية. لذلك ، تريد شركات اليوم تتبع الإشارات عبر الإنترنت لعلامتها التجارية. جاء أهم عنصر في جهود المراقبة هذه من استخدام التعلم الآلي.

على سبيل المثال ، يمكن لمنصة التحليلات Keyhole تصفية جميع المنشورات في دفق الوسائط الاجتماعية الخاص بك وتزويدك بجدول زمني للمشاعر يعرض الرأي الإيجابي أو المحايد أو السلبي. وبالمثل ، يتم فحص المواقع الإخبارية بدعم من ML. خذ حالة القطاع المالي حيث يمكن للمؤسسات تطبيق البرمجة اللغوية العصبية لقياس الشعور تجاه شركتهم من مصادر الأخبار الرقمية.

يمكن لتحليلات الوسائط هذه أيضًا تحسين خدمة العملاء. على سبيل المثال ، يمكن لمقدمي الخدمات المالية مراقبة الأحداث الإخبارية ذات الصلة واكتساب رؤى منها (مثل الانسكابات النفطية) لمساعدة العملاء الذين لديهم ممتلكات في هذه الصناعة.

يمكنك اتباع هذه الخطوات لتنفيذ مشروع في هذا الموضوع:

• استخدم إطار عمل SequenceTagger من مكتبة Flair. (Flair هو مستودع مفتوح المصدر مبني على PyTorch والذي يتفوق في التعامل مع مشاكل التعرف على الكيانات المسماة.)
• استخدم Predictor API من Cortex لتنفيذ Flair.

نشهد حاليًا زيادة هائلة في البيانات الواردة من الإنترنت والأجهزة الشخصية ووسائل التواصل الاجتماعي. ومع تزايد حاجة الأعمال إلى تسخير القيمة من هذه البيانات غير المهيكلة إلى حد كبير ، فإن استخدام أدوات البرمجة اللغوية العصبية سوف يهيمن على الصناعة في السنوات القادمة.

ستعمل مثل هذه التطورات أيضًا على إطلاق زخم الابتكارات والاختراقات ، والتي لن تؤثر فقط على اللاعبين الكبار بل تؤثر أيضًا على الشركات الصغيرة لتقديم حلول بديلة.

اقرأ أيضًا: أفكار مشروع الذكاء الاصطناعي وموضوعات للمبتدئين

خاتمة

في هذه المقالة ، قمنا بتغطية بعض مشاريع البرمجة اللغوية العصبية التي ستساعدك على تنفيذ نماذج ML مع تطوير برامج المعرفة الأولية. ناقشنا أيضًا إمكانية تطبيق ووظائف هذه المنتجات في العالم الحقيقي. لذا ، استخدم هذه الموضوعات كنقاط مرجعية لصقل مهاراتك العملية ودفع حياتك المهنية وأعمالك إلى الأمام!

فقط من خلال العمل بالأدوات والممارسات يمكنك فهم كيفية عمل البنى التحتية في الواقع. انطلق الآن واختبر كل المعارف التي جمعتها من خلال دليل مشاريع البرمجة اللغوية العصبية لدينا لبناء مشاريع البرمجة اللغوية العصبية الخاصة بك!

إذا كنت ترغب في تحسين مهاراتك في البرمجة اللغوية العصبية ، فأنت بحاجة إلى الحصول على يديك في مشاريع البرمجة اللغوية العصبية هذه. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول دورة التعلم الآلي عبر الإنترنت ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، حالة خريجي IIIT-B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع كبرى الشركات.