Projets et sujets de traitement du langage naturel (TAL) pour les débutants [2022]

Projets et sujets PNL

Le traitement du langage naturel ou NLP est un composant d'IA concerné par l'interaction entre le langage humain et les ordinateurs. Lorsque vous êtes débutant dans le domaine du développement de logiciels, il peut être difficile de trouver des projets NLP qui correspondent à vos besoins d'apprentissage. Nous avons donc rassemblé quelques exemples pour vous aider à démarrer. Donc, si vous êtes un débutant en ML, la meilleure chose à faire est de travailler sur des projets NLP.

Chez upGrad, nous croyons en une approche pratique car les connaissances théoriques seules ne seront pas utiles dans un environnement de travail en temps réel. Dans cet article, nous allons explorer quelques projets PNL intéressants sur lesquels les débutants peuvent travailler pour mettre leurs connaissances à l'épreuve. Dans cet article, vous trouverez les meilleures idées de projets PNL pour les débutants afin d'acquérir une expérience pratique de la PNL.

Mais d'abord, abordons la question la plus pertinente qui doit se cacher dans votre esprit : pourquoi construire des projets NLP ?

En ce qui concerne les carrières dans le développement de logiciels, il est indispensable pour les développeurs en herbe de travailler sur leurs propres projets. Développer des projets concrets est le meilleur moyen de perfectionner vos compétences et de matérialiser vos connaissances théoriques en expérience pratique.

La PNL consiste à analyser et à représenter le langage humain par ordinateur. Il équipe les ordinateurs pour répondre en utilisant des indices contextuels comme le ferait un humain. Certaines applications quotidiennes de la PNL autour de nous incluent la vérification orthographique, la saisie semi-automatique, les filtres anti-spam, la messagerie texte vocale et les assistants virtuels comme Alexa, Siri, etc. Lorsque vous commencerez à travailler sur des projets NLP , vous pourrez non seulement tester vos forces et vos faiblesses. , mais vous bénéficierez également d'une exposition qui peut être extrêmement utile pour booster votre carrière.

Au cours des dernières années, la PNL a suscité une attention considérable dans tous les secteurs. Et l'essor de technologies telles que la reconnaissance de texte et de la parole, l'analyse des sentiments et les communications de machine à homme a inspiré plusieurs innovations. Les recherches suggèrent que le marché mondial de la PNL atteindra 28,6 milliards de dollars américains en valeur marchande en 2026.

Lorsqu'il s'agit de créer des applications réelles, la connaissance des bases de l'apprentissage automatique est cruciale. Cependant, il n'est pas indispensable d'avoir une formation intensive en mathématiques ou en informatique théorique. Avec une approche basée sur des projets, vous pouvez développer et former vos modèles même sans références techniques. En savoir plus sur les applications PNL.

Pour vous aider dans ce voyage, nous avons compilé une liste d' idées de projets PNL , qui s'inspirent de produits logiciels réels vendus par des entreprises. Vous pouvez utiliser ces ressources pour rafraîchir vos bases de ML, comprendre leurs applications et acquérir de nouvelles compétences au cours de la phase de mise en œuvre. Plus vous expérimentez avec différents projets de PNL , plus vous gagnez en connaissances.

Avant de nous plonger dans notre gamme de projets NLP , notons d'abord la structure explicative.

Le plan de mise en œuvre du projet

Tous les projets inclus dans cet article auront une architecture similaire, qui est donnée ci-dessous :

• Implémentation d'un modèle pré-entraîné
• Déploiement du modèle en tant qu'API
• Connecter l'API à votre application principale

Ce modèle est connu sous le nom d'inférence en temps réel et apporte de multiples avantages à votre conception NLP. Tout d'abord, il décharge votre application principale sur un serveur conçu explicitement pour les modèles ML. Ainsi, cela rend le processus de calcul moins lourd. Ensuite, il vous permet d'intégrer des prédictions via une API. Et enfin, il vous permet de déployer les API et d'automatiser l'ensemble de l'infrastructure en utilisant des outils open source, tels que Cortex.

Voici un résumé de la façon dont vous pouvez déployer des modèles d'apprentissage automatique avec Cortex :

• Écrivez un script Python pour servir des prédictions.
• Écrivez un fichier de configuration pour définir votre déploiement.
• Exécutez 'cortex deploys' depuis votre ligne de commande.

Maintenant que nous vous avons donné les grandes lignes, passons à notre liste !

Voici donc quelques projets PNL sur lesquels les débutants peuvent travailler :

Idées de projets PNL

Cette liste de projets PNL pour étudiants convient aux débutants, intermédiaires et experts. Ces projets PNL vous permettront de démarrer avec tous les aspects pratiques dont vous avez besoin pour réussir dans votre carrière.

De plus, si vous recherchez des projets NLP pour la dernière année , cette liste devrait vous aider à démarrer. Alors, sans plus tarder, passons directement à certains projets PNL qui renforceront votre base et vous permettront de gravir les échelons.

Voici quelques idées de projets PNL qui devraient vous aider à faire un pas en avant dans la bonne direction.

1. Un bot de support client

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets pratiques de PNL pour les étudiants est de travailler sur un bot de support client. Un chatbot conventionnel répond aux questions de base des clients et aux demandes de routine avec des réponses prédéfinies. Mais ces bots ne peuvent pas reconnaître des questions plus nuancées. Ainsi, les robots de support sont désormais équipés de technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour surmonter ces limitations. En plus de comprendre et de comparer les entrées des utilisateurs, ils peuvent générer eux-mêmes des réponses aux questions sans réponses pré-écrites.

Par exemple, Reply.ai a créé un bot personnalisé alimenté par ML pour fournir un support client. Selon l'entreprise, une organisation moyenne peut prendre en charge près de 40 % de ses demandes d'assistance entrantes avec son outil. Décrivons maintenant le modèle requis pour mettre en œuvre un projet inspiré par ce produit.

Vous pouvez utiliser DialoGPT de Microsoft, qui est un modèle de génération de réponse de dialogue pré-formé. Il étend les systèmes de PyTorch Transformers (de Hugging Face) et GPT-2 (de OpenAI) pour renvoyer des réponses aux requêtes textuelles saisies. Vous pouvez exécuter un déploiement DialoGPT complet avec Cortex. Il existe plusieurs référentiels disponibles en ligne pour que vous puissiez les cloner. Une fois l'API déployée, connectez-la à votre interface utilisateur frontale et améliorez l'efficacité de votre service client !

Lire : Comment créer un chatbot en Python ?

2. Un identifiant de langue

Avez-vous remarqué que Google Chrome peut détecter dans quelle langue une page Web est écrite ? Il peut le faire en utilisant un identifiant de langue basé sur un modèle de réseau neuronal.

Il s'agit d'un excellent projet PNL pour les débutants. Le processus de détermination de la langue d'un corps de texte particulier implique de fouiller dans différents dialectes, argots, mots communs entre différentes langues et l'utilisation de plusieurs langues sur une seule page. Mais avec l'apprentissage automatique, cette tâche devient beaucoup plus simple.

Vous pouvez construire votre propre identifiant de langue avec le modèle fastText de Facebook. Le modèle est une extension de l'outil word2vec et utilise des incorporations de mots pour comprendre une langue. Ici, les vecteurs de mots vous permettent de mapper un mot en fonction de sa sémantique - par exemple, en soustrayant le vecteur pour "mâle" du vecteur pour "roi" et en ajoutant le vecteur pour "femelle", vous vous retrouverez avec le vecteur pour "reine."

Une caractéristique distinctive de fastText est qu'il peut comprendre des mots obscurs en les décomposant en n-grammes. Lorsqu'on lui donne un mot inconnu, il analyse les n-grammes plus petits, ou les racines familières présentes en son sein, pour en trouver le sens. Le déploiement de fastTEXt en tant qu'API est assez simple, en particulier lorsque vous pouvez vous aider de référentiels en ligne.

3. Une fonctionnalité de saisie semi-automatique alimentée par ML

La saisie semi-automatique fonctionne généralement via la recherche de valeur clé, dans laquelle les termes incomplets saisis par l'utilisateur sont comparés à un dictionnaire pour suggérer des options possibles de mots. Cette fonctionnalité peut être améliorée avec l'apprentissage automatique en prédisant les prochains mots ou phrases de votre message.

Ici, le modèle sera formé sur les entrées de l'utilisateur au lieu de référencer un dictionnaire statique. Un excellent exemple de saisie semi-automatique basée sur ML est l'option "Smart Reply" de Gmail, qui génère des réponses pertinentes à vos e-mails. Voyons maintenant comment vous pouvez créer une telle fonctionnalité.

Pour ce projet, vous pouvez utiliser le modèle de langage RoBERTa. Il a été introduit sur Facebook en améliorant la technique BERT de Google. Sa méthodologie de formation et sa puissance de calcul surpassent les autres modèles dans de nombreuses métriques NLP.

Pour recevoir votre prédiction à l'aide de ce modèle, vous devez d'abord charger un RoBERTa pré-formé via PyTorch Hub. Ensuite, utilisez la méthode intégrée de fill_mask(), qui vous permettrait de transmettre une chaîne et de guider votre direction vers l'endroit où RoBERTa prédirait le mot ou la phrase suivante. Après cela, vous pouvez déployer RoBERTa en tant qu'API et écrire une fonction frontale pour interroger votre modèle avec une entrée utilisateur. Mentionner des projets NLP peut aider votre CV à paraître beaucoup plus intéressant que les autres.

4. Un générateur de texte prédictif

C'est l'un des projets PNL intéressants. Avez-vous déjà entendu parler du jeu AI Dungeon 2 ? Il s'agit d'un exemple classique de jeu d'aventure textuel construit à l'aide du modèle de prédiction GPT-2. Le jeu est formé sur une archive de fiction interactive et démontre les merveilles du texte généré automatiquement en proposant des scénarios ouverts. Bien que l'apprentissage automatique dans le domaine du développement de jeux en soit encore à ses balbutiements, il devrait transformer les expériences dans un avenir proche. Découvrez les performances de Python dans le développement de jeux.

DeepTabNine est un autre exemple de texte généré automatiquement. Il s'agit d'une saisie semi-automatique de codage alimentée par ML pour une variété de langages de programmation. Vous pouvez l'installer en tant que module complémentaire à utiliser dans votre IDE et bénéficier de suggestions de code rapides et précises. Voyons comment vous pouvez créer votre propre version de cet outil NLP.

Vous devriez opter pour le modèle GPT-2 d'Open AI pour ce projet. Il est particulièrement facile d'implémenter un modèle complet pré-entraîné et d'interagir avec lui par la suite. Vous pouvez vous référer à des tutoriels en ligne pour le déployer à l'aide de la plateforme Cortex. Et c'est l'idée parfaite pour votre prochain projet PNL !

Lire : Idées de projets d'apprentissage automatique

5. Un moniteur multimédia

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets pratiques de PNL pour les étudiants est de travailler sur le moniteur multimédia. Dans l'environnement commercial moderne, l'opinion des utilisateurs est un dénominateur crucial du succès de votre marque. Les clients peuvent partager ouvertement ce qu'ils pensent de vos produits sur les réseaux sociaux et autres plateformes numériques. Par conséquent, les entreprises d'aujourd'hui souhaitent suivre les mentions en ligne de leur marque. Le coup de pouce le plus important à ces efforts de surveillance est venu de l'utilisation de l'apprentissage automatique.

Par exemple, la plate-forme d'analyse Keyhole peut filtrer tous les messages de votre flux de médias sociaux et vous fournir une chronologie des sentiments qui affiche l'opinion positive, neutre ou négative. De même, un ML-backed passe au crible les sites d'actualités. Prenons le cas du secteur financier où les organisations peuvent appliquer la PNL pour évaluer le sentiment sur leur entreprise à partir de sources d'information numériques.

Une telle analyse des médias peut également améliorer le service client. Par exemple, les fournisseurs de services financiers peuvent surveiller et obtenir des informations sur les événements d'actualité pertinents (tels que les marées noires) pour aider les clients qui détiennent des participations dans ce secteur.

Vous pouvez suivre ces étapes pour exécuter un projet sur ce sujet :

• Utilisez le framework SequenceTagger de la bibliothèque Flair. (Flair est un référentiel open source construit sur PyTorch qui excelle dans le traitement des problèmes de reconnaissance d'entités nommées.)
• Utilisez l'API Predictor de Cortex pour implémenter Flair.

Nous connaissons actuellement une augmentation exponentielle des données provenant d'Internet, des appareils personnels et des médias sociaux. Et avec le besoin croissant des entreprises d'exploiter la valeur de ces données en grande partie non structurées, l'utilisation d'instruments NLP dominera l'industrie dans les années à venir.

De tels développements relanceront également la dynamique d'innovations et de percées, qui auront un impact non seulement sur les grands acteurs, mais aussi sur les petites entreprises pour qu'elles introduisent des solutions de contournement.

Lisez également : Idées de projets d'IA et sujets pour les débutants

Conclusion

Dans cet article, nous avons couvert certains projets NLP qui vous aideront à mettre en œuvre des modèles ML avec le développement de logiciels de connaissances rudimentaires. Nous avons également discuté de l'applicabilité et de la fonctionnalité réelles de ces produits. Alors, utilisez ces sujets comme points de référence pour affiner vos compétences pratiques et propulser votre carrière et votre entreprise vers l'avant !

Ce n'est qu'en travaillant avec des outils et de la pratique que vous pourrez comprendre comment les infrastructures fonctionnent dans la réalité. Maintenant, allez-y et mettez à l'épreuve toutes les connaissances que vous avez acquises grâce à notre guide de projets PNL pour créer vos propres projets PNL !

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