Natural Language Processing (NLP) Projekte & Themen für Anfänger [2022]

NLP-Projekte und -Themen

Natural Language Processing oder NLP ist eine KI-Komponente, die sich mit der Interaktion zwischen menschlicher Sprache und Computern befasst. Wenn Sie ein Anfänger auf dem Gebiet der Softwareentwicklung sind, kann es schwierig sein, NLP-Projekte zu finden , die Ihren Lernanforderungen entsprechen. Deshalb haben wir einige Beispiele zusammengestellt, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. Wenn Sie also ein ML-Anfänger sind, können Sie am besten an einigen NLP-Projekten arbeiten.

Wir von upGrad glauben an einen praktischen Ansatz, da theoretisches Wissen allein in einer Echtzeit-Arbeitsumgebung nicht weiterhilft. In diesem Artikel werden wir einige interessante NLP-Projekte untersuchen, an denen Anfänger arbeiten können, um ihr Wissen auf die Probe zu stellen. In diesem Artikel finden Sie die besten NLP-Projektideen für Anfänger, um praktische Erfahrungen mit NLP zu sammeln.

Aber lassen Sie uns zuerst die relevantere Frage ansprechen, die in Ihrem Kopf lauern muss: Warum sollten Sie NLP-Projekte erstellen ?

Wenn es um Karrieren in der Softwareentwicklung geht, ist es für angehende Entwickler ein Muss, an eigenen Projekten zu arbeiten. Die Entwicklung realer Projekte ist der beste Weg, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern und Ihr theoretisches Wissen in praktische Erfahrungen umzusetzen.

Beim NLP geht es darum, die menschliche Sprache rechnerisch zu analysieren und darzustellen. Es versetzt Computer in die Lage, mithilfe von Kontexthinweisen zu reagieren, genau wie ein Mensch. Einige alltägliche Anwendungen von NLP in unserer Umgebung umfassen Rechtschreibprüfung, automatische Vervollständigung, Spamfilter, Sprachnachrichten und virtuelle Assistenten wie Alexa, Siri usw. Wenn Sie mit der Arbeit an NLP-Projekten beginnen, können Sie nicht nur Ihre Stärken und Schwächen testen , aber Sie erhalten auch Bekanntheit, die immens hilfreich sein kann, um Ihre Karriere anzukurbeln.

In den letzten Jahren hat NLP branchenübergreifend viel Aufmerksamkeit erregt. Und der Aufstieg von Technologien wie Text- und Spracherkennung, Stimmungsanalyse und Maschine-zu-Mensch-Kommunikation hat zu mehreren Innovationen geführt. Untersuchungen deuten darauf hin, dass der globale NLP-Markt im Jahr 2026 einen Marktwert von 28,6 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Wenn es darum geht, reale Anwendungen zu entwickeln, ist die Kenntnis der Grundlagen des maschinellen Lernens von entscheidender Bedeutung. Ein intensiver Hintergrund in Mathematik oder Theoretischer Informatik ist jedoch nicht zwingend erforderlich. Mit einem projektbasierten Ansatz können Sie Ihre Modelle auch ohne technische Ausbildung entwickeln und trainieren. Erfahren Sie mehr über NLP-Anwendungen.

Um Ihnen auf diesem Weg zu helfen, haben wir eine Liste mit NLP-Projektideen zusammengestellt , die von tatsächlichen Softwareprodukten inspiriert sind, die von Unternehmen verkauft werden. Sie können diese Ressourcen nutzen, um Ihre ML-Grundlagen aufzufrischen, ihre Anwendungen zu verstehen und sich während der Implementierungsphase neue Fähigkeiten anzueignen. Je mehr Sie mit verschiedenen NLP-Projekten experimentieren, desto mehr Wissen gewinnen Sie.

Bevor wir in unsere Aufstellung von NLP-Projekten eintauchen , lassen Sie uns zuerst die erklärende Struktur beachten.

Der Projektdurchführungsplan

Alle in diesem Artikel enthaltenen Projekte haben eine ähnliche Architektur, die unten angegeben ist:

• Implementieren eines vortrainierten Modells
• Bereitstellen des Modells als API
• Verbinden der API mit Ihrer Hauptanwendung

Dieses Muster wird als Echtzeit-Inferenz bezeichnet und bringt mehrere Vorteile für Ihr NLP-Design. Erstens wird Ihre Hauptanwendung auf einen Server ausgelagert, der explizit für ML-Modelle erstellt wurde. So wird der Berechnungsprozess weniger umständlich. Als nächstes können Sie Vorhersagen über eine API integrieren. Und schließlich ermöglicht es Ihnen, die APIs bereitzustellen und die gesamte Infrastruktur zu automatisieren, indem Sie Open-Source-Tools wie Cortex verwenden.

Hier ist eine Zusammenfassung, wie Sie maschinelle Lernmodelle mit Cortex bereitstellen können:

• Schreiben Sie ein Python-Skript, um Vorhersagen zu liefern.
• Schreiben Sie eine Konfigurationsdatei, um Ihre Bereitstellung zu definieren.
• Führen Sie „cortex deploys“ über Ihre Befehlszeile aus.

Nachdem wir Ihnen nun den Überblick gegeben haben, können wir mit unserer Liste fortfahren!

Hier sind also ein paar NLP-Projekte , an denen Anfänger arbeiten können:

NLP-Projektideen

Diese Liste von NLP-Projekten für Studenten ist für Anfänger, Fortgeschrittene und Experten geeignet. Diese NLP- Projekte bringen Sie mit allen praktischen Aspekten in Schwung, die Sie für den Erfolg Ihrer Karriere benötigen.

Wenn Sie nach NLP-Projekten für das Abschlussjahr suchen, sollte Ihnen diese Liste weiterhelfen. Lassen Sie uns also ohne weitere Umschweife direkt in einige NLP-Projekte einsteigen, die Ihre Basis stärken und es Ihnen ermöglichen, die Leiter nach oben zu klettern.

Hier sind einige NLP-Projektideen, die Ihnen helfen sollen, einen Schritt in die richtige Richtung zu machen.

1. Ein Kundensupport-Bot

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen NLP-Projekte für Studenten zu beginnen, ist die Arbeit am Kundensupport-Bot. Ein herkömmlicher Chatbot beantwortet grundlegende Kundenanfragen und Routineanfragen mit vorgefertigten Antworten. Aber diese Bots können differenziertere Fragen nicht erkennen. Daher sind Support-Bots jetzt mit Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ausgestattet, um diese Einschränkungen zu überwinden. Neben dem Verstehen und Vergleichen von Benutzereingaben können sie auch ohne vorgefertigte Antworten selbst Antworten auf Fragen generieren.

Beispielsweise hat Reply.ai einen benutzerdefinierten ML-gestützten Bot entwickelt, um Kundensupport bereitzustellen. Nach Angaben des Unternehmens kann eine durchschnittliche Organisation fast 40 % ihrer eingehenden Supportanfragen mit ihrem Tool erledigen. Lassen Sie uns nun das Modell beschreiben, das für die Umsetzung eines von diesem Produkt inspirierten Projekts erforderlich ist.

Sie können das DialogGPT von Microsoft verwenden, bei dem es sich um ein vortrainiertes Dialogantwortgenerierungsmodell handelt. Es erweitert die Systeme von PyTorch Transformers (von Hugging Face) und GPT-2 (von OpenAI), um Antworten auf die eingegebenen Textabfragen zurückzugeben. Sie können eine vollständige DialoGPT-Bereitstellung mit Cortex ausführen. Es gibt mehrere Online-Repositories, die Sie klonen können. Sobald Sie die API bereitgestellt haben, verbinden Sie sie mit Ihrer Front-End-Benutzeroberfläche und verbessern Sie die Effizienz Ihres Kundendienstes!

Lesen Sie: Wie erstelle ich einen Chatbot in Python?

2. Eine Sprachkennung

Haben Sie bemerkt, dass Google Chrome erkennen kann, in welcher Sprache eine Webseite geschrieben ist? Es kann dies tun, indem es eine Sprachkennung verwendet, die auf einem neuronalen Netzwerkmodell basiert.

Dies ist ein ausgezeichnetes NLP-Projekt für Anfänger. Der Prozess der Bestimmung der Sprache eines bestimmten Textkörpers beinhaltet das Durchsuchen verschiedener Dialekte, Slangs, gemeinsamer Wörter zwischen verschiedenen Sprachen und die Verwendung mehrerer Sprachen auf einer Seite. Aber mit maschinellem Lernen wird diese Aufgabe viel einfacher.

Mit dem FastText-Modell von Facebook können Sie Ihre eigene Sprachkennung erstellen. Das Modell ist eine Erweiterung des Tools word2vec und verwendet Worteinbettungen, um eine Sprache zu verstehen. Hier können Sie mit Wortvektoren ein Wort basierend auf seiner Semantik abbilden – wenn Sie beispielsweise den Vektor für „männlich“ vom Vektor für „König“ subtrahieren und den Vektor für „weiblich“ hinzufügen, erhalten Sie am Ende den Vektor für "Königin."

Eine Besonderheit von fastText ist, dass es obskure Wörter verstehen kann, indem es sie in N-Gramme zerlegt. Wenn ihm ein unbekanntes Wort gegeben wird, analysiert es die kleineren N-Gramme oder die darin vorhandenen vertrauten Wurzeln, um die Bedeutung zu finden. Die Bereitstellung von fastTEXt als API ist recht unkompliziert, insbesondere wenn Sie Hilfe von Online-Repositories in Anspruch nehmen können.

3. Eine ML-gestützte Autovervollständigungsfunktion

Die automatische Vervollständigung funktioniert typischerweise über die Schlüsselwertsuche, wobei die vom Benutzer eingegebenen unvollständigen Begriffe mit einem Wörterbuch verglichen werden, um mögliche Wortoptionen vorzuschlagen. Diese Funktion kann durch maschinelles Lernen verbessert werden, indem die nächsten Wörter oder Sätze in Ihrer Nachricht vorhergesagt werden.

Hier wird das Modell anhand von Benutzereingaben trainiert, anstatt auf ein statisches Wörterbuch zu verweisen. Ein Paradebeispiel für eine ML-basierte automatische Vervollständigung ist die Option „Intelligente Antwort“ von Gmail, die relevante Antworten auf Ihre E-Mails generiert. Lassen Sie uns nun sehen, wie Sie eine solche Funktion erstellen können.

Für dieses Projekt können Sie das RoBERTa-Sprachmodell verwenden. Es wurde bei Facebook eingeführt, indem Googles BERT-Technik verbessert wurde. Seine Trainingsmethodik und Rechenleistung übertreffen andere Modelle in vielen NLP-Metriken.

Um Ihre Vorhersage mit diesem Modell zu erhalten, müssten Sie zunächst ein vortrainiertes RoBERTa über PyTorch Hub laden. Verwenden Sie dann die integrierte Methode von fill_mask(), mit der Sie eine Zeichenfolge übergeben und Ihre Richtung dahin leiten können, wo RoBERTa das nächste Wort oder den nächsten Satz vorhersagen würde. Danach können Sie RoBERTa als API bereitstellen und eine Frontend-Funktion schreiben, um Ihr Modell mit Benutzereingaben abzufragen. Die Erwähnung von NLP - Projekten kann dazu beitragen, dass Ihr Lebenslauf viel interessanter aussieht als andere.

4. Ein Texterkennungsgenerator

Dies ist eines der interessanten NLP-Projekte. Haben Sie schon einmal von dem Spiel AI Dungeon 2 gehört? Es ist ein klassisches Beispiel für ein Text-Abenteuerspiel, das mit dem GPT-2-Vorhersagemodell erstellt wurde. Das Spiel basiert auf einem Archiv interaktiver Fiktion und demonstriert die Wunder des automatisch generierten Textes, indem es mit offenen Handlungssträngen aufwartet. Obwohl maschinelles Lernen im Bereich der Spieleentwicklung noch in den Kinderschuhen steckt, wird es in naher Zukunft Erfahrungen verändern. Erfahren Sie, wie Python in der Spieleentwicklung abschneidet.

DeepTabNine dient als weiteres Beispiel für automatisch generierten Text. Es ist eine ML-gestützte Codierungs-Autovervollständigung für eine Vielzahl von Programmiersprachen. Sie können es als Add-On zur Verwendung in Ihrer IDE installieren und von schnellen und genauen Codevorschlägen profitieren. Lassen Sie uns sehen, wie Sie Ihre eigene Version dieses NLP-Tools erstellen können.

Sie sollten sich für dieses Projekt für das GPT-2-Modell von Open AI entscheiden. Es ist besonders einfach, ein vollständig vortrainiertes Modell zu implementieren und danach damit zu interagieren. Sie können auf Online-Tutorials verweisen, um es mithilfe der Cortex-Plattform bereitzustellen. Und das ist die perfekte Idee für Ihr nächstes NLP-Projekt!

Lesen Sie: Projektideen für maschinelles Lernen

5. Ein Medienmonitor

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen NLP-Projekte für Schüler zu beginnen, ist die Arbeit am Medienmonitor. Im modernen Geschäftsumfeld ist die Meinung der Benutzer ein entscheidender Faktor für den Erfolg Ihrer Marke. Kunden können auf Social Media und anderen digitalen Plattformen offen mitteilen, was sie von Ihren Produkten halten. Daher möchten Unternehmen von heute Online-Erwähnungen ihrer Marke verfolgen. Der wichtigste Impuls für diese Überwachungsbemühungen kam aus dem Einsatz von maschinellem Lernen.

Beispielsweise kann die Analyseplattform Keyhole alle Posts in Ihrem Social-Media-Stream filtern und Ihnen eine Stimmungs-Timeline zur Verfügung stellen, die die positive, neutrale oder negative Meinung anzeigt. Ebenso ein ML-gestütztes Durchsuchen von Nachrichtenseiten. Nehmen wir den Fall des Finanzsektors, in dem Organisationen NLP anwenden können, um die Stimmung über ihr Unternehmen aus digitalen Nachrichtenquellen zu messen.

Eine solche Medienanalyse kann auch den Kundenservice verbessern. Beispielsweise können Anbieter von Finanzdienstleistungen relevante Nachrichtenereignisse (z. B. Ölunfälle) überwachen und daraus Erkenntnisse gewinnen, um Kunden mit Beteiligungen in dieser Branche zu unterstützen.

Sie können diesen Schritten folgen, um ein Projekt zu diesem Thema durchzuführen:

• Verwenden Sie das SequenceTagger-Framework aus der Flair-Bibliothek. (Flair ist ein Open-Source-Repository, das auf PyTorch aufbaut und sich hervorragend mit Problemen bei der Erkennung benannter Entitäten befasst.)
• Verwenden Sie die Predictor-API von Cortex, um Flair zu implementieren.

Wir erleben derzeit eine exponentielle Zunahme von Daten aus dem Internet, persönlichen Geräten und sozialen Medien. Und mit dem steigenden geschäftlichen Bedarf, Wert aus diesen weitgehend unstrukturierten Daten zu ziehen, wird der Einsatz von NLP-Instrumenten die Branche in den kommenden Jahren dominieren.

Solche Entwicklungen werden auch die Dynamik für Innovationen und Durchbrüche ankurbeln, die sich nicht nur auf die großen Akteure auswirken, sondern auch kleine Unternehmen dazu bringen werden, Problemumgehungen einzuführen.

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Fazit

In diesem Artikel haben wir einige NLP-Projekte behandelt , die Ihnen bei der Implementierung von ML-Modellen mit rudimentärer Wissenssoftwareentwicklung helfen werden. Wir haben auch die reale Anwendbarkeit und Funktionalität dieser Produkte besprochen. Verwenden Sie diese Themen also als Referenzpunkte, um Ihre praktischen Fähigkeiten zu verbessern und Ihre Karriere und Ihr Geschäft voranzutreiben!

Nur durch die Arbeit mit Tools und Praxis können Sie verstehen, wie Infrastrukturen in der Realität funktionieren. Machen Sie jetzt weiter und testen Sie all das Wissen, das Sie in unserem NLP-Projektleitfaden gesammelt haben, um Ihre eigenen NLP-Projekte zu erstellen!

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