Proyek & Topik Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) Untuk Pemula [2022]

Proyek & Topik NLP

Natural Language Processing atau NLP adalah komponen AI yang berkaitan dengan interaksi antara bahasa manusia dan komputer. Ketika Anda seorang pemula di bidang pengembangan perangkat lunak, mungkin sulit untuk menemukan proyek NLP yang sesuai dengan kebutuhan belajar Anda. Jadi, kami telah mengumpulkan beberapa contoh untuk Anda mulai. Jadi, jika Anda seorang pemula ML, hal terbaik yang dapat Anda lakukan adalah mengerjakan beberapa proyek NLP.

Kami, di upGrad, percaya pada pendekatan praktis karena pengetahuan teoretis saja tidak akan membantu dalam lingkungan kerja waktu nyata. Pada artikel ini, kita akan menjelajahi beberapa proyek NLP menarik yang dapat dikerjakan oleh pemula untuk menguji pengetahuan mereka. Pada artikel ini, Anda akan menemukan ide proyek NLP teratas untuk pemula untuk mendapatkan pengalaman langsung di NLP.

Tapi pertama-tama, mari kita bahas pertanyaan yang lebih relevan yang pasti ada di benak Anda: mengapa membangun proyek NLP ?

Ketika berbicara tentang karir dalam pengembangan perangkat lunak, adalah suatu keharusan bagi calon pengembang untuk mengerjakan proyek mereka sendiri. Mengembangkan proyek dunia nyata adalah cara terbaik untuk mengasah keterampilan Anda dan mewujudkan pengetahuan teoretis Anda menjadi pengalaman praktis.

NLP adalah tentang menganalisis dan mewakili bahasa manusia secara komputasi. Ini melengkapi komputer untuk merespons menggunakan petunjuk konteks seperti yang dilakukan manusia. Beberapa aplikasi NLP sehari-hari di sekitar kita termasuk pemeriksaan ejaan, pelengkapan otomatis, filter spam, pesan teks suara, dan asisten virtual seperti Alexa, Siri, dll. Saat Anda mulai mengerjakan proyek NLP , Anda tidak hanya dapat menguji kekuatan dan kelemahan Anda. , tetapi Anda juga akan mendapatkan eksposur yang dapat sangat membantu untuk meningkatkan karier Anda.

Dalam beberapa tahun terakhir, NLP telah mengumpulkan banyak perhatian di seluruh industri. Dan munculnya teknologi seperti pengenalan teks dan ucapan, analisis sentimen, dan komunikasi mesin-ke-manusia, telah mengilhami beberapa inovasi. Penelitian menunjukkan bahwa pasar NLP global akan mencapai nilai pasar US$ 28,6 miliar pada tahun 2026.

Ketika datang untuk membangun aplikasi kehidupan nyata, pengetahuan tentang dasar-dasar pembelajaran mesin sangat penting. Namun, tidak penting untuk memiliki latar belakang intensif dalam matematika atau ilmu komputer teoretis. Dengan pendekatan berbasis proyek, Anda dapat mengembangkan dan melatih model Anda bahkan tanpa kredensial teknis. Pelajari lebih lanjut tentang Aplikasi NLP.

Untuk membantu Anda dalam perjalanan ini, kami telah menyusun daftar ide proyek NLP , yang terinspirasi oleh produk perangkat lunak aktual yang dijual oleh perusahaan. Anda dapat menggunakan sumber daya ini untuk memoles dasar-dasar ML Anda, memahami aplikasinya, dan mengambil keterampilan baru selama tahap implementasi. Semakin banyak Anda bereksperimen dengan berbagai proyek NLP , semakin banyak pengetahuan yang Anda peroleh.

Sebelum kita masuk ke jajaran proyek NLP kami, pertama-tama mari kita perhatikan struktur penjelasannya.

Rencana pelaksanaan proyek

Semua proyek yang termasuk dalam artikel ini akan memiliki arsitektur serupa, yang diberikan di bawah ini:

• Menerapkan model yang telah dilatih sebelumnya
• Menerapkan model sebagai API
• Menghubungkan API ke aplikasi utama Anda

Pola ini dikenal sebagai inferensi waktu nyata dan membawa banyak manfaat untuk desain NLP Anda. Pertama, ini menurunkan aplikasi utama Anda ke server yang dibuat secara eksplisit untuk model ML. Jadi, itu membuat proses perhitungan tidak terlalu rumit. Selanjutnya, ini memungkinkan Anda memasukkan prediksi melalui API. Dan akhirnya, ini memungkinkan Anda untuk menyebarkan API dan mengotomatiskan seluruh infrastruktur dengan menggunakan alat sumber terbuka, seperti Cortex.

Berikut adalah ringkasan tentang bagaimana Anda dapat menerapkan model pembelajaran mesin dengan Cortex:

• Tulis skrip Python untuk menyajikan prediksi.
• Tulis file konfigurasi untuk menentukan penerapan Anda.
• Jalankan 'cortex deploys' dari baris perintah Anda.

Sekarang setelah kami memberi Anda garis besarnya, mari kita beralih ke daftar kami!

Jadi, berikut adalah beberapa Proyek NLP yang dapat dikerjakan oleh pemula:

Ide Proyek NLP

Daftar proyek NLP untuk siswa ini cocok untuk pemula, menengah & ahli. Proyek NLP ini akan membuat Anda maju dengan semua kepraktisan yang Anda butuhkan untuk berhasil dalam karir Anda.

Selanjutnya, jika Anda mencari proyek NLP untuk tahun terakhir , daftar ini akan membantu Anda. Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari langsung masuk ke beberapa proyek NLP yang akan memperkuat basis Anda dan memungkinkan Anda menaiki tangga.

Berikut adalah beberapa ide proyek NLP yang akan membantu Anda mengambil langkah maju ke arah yang benar.

1. Bot dukungan pelanggan

Salah satu ide terbaik untuk mulai bereksperimen dengan proyek NLP Anda untuk siswa adalah mengerjakan bot dukungan pelanggan. Chatbot konvensional menjawab pertanyaan dasar pelanggan dan permintaan rutin dengan respons yang direkam. Tetapi bot ini tidak dapat mengenali pertanyaan yang lebih bernuansa. Jadi, bot pendukung kini dilengkapi dengan kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin untuk mengatasi keterbatasan tersebut. Selain memahami dan membandingkan masukan pengguna, mereka dapat menghasilkan jawaban atas pertanyaan mereka sendiri tanpa tanggapan tertulis sebelumnya.

Misalnya, Reply.ai telah membuat bot bertenaga ML khusus untuk memberikan dukungan pelanggan. Menurut perusahaan, rata-rata organisasi dapat menangani hampir 40% dari permintaan dukungan masuknya dengan alat mereka. Sekarang, mari kita jelaskan model yang diperlukan untuk mengimplementasikan proyek yang terinspirasi oleh produk ini.

Anda dapat menggunakan DialoGPT Microsoft, yang merupakan model pembuatan respons dialog yang telah dilatih sebelumnya. Ini memperluas sistem Transformers PyTorch (dari Hugging Face) dan GPT-2 (dari OpenAI) untuk mengembalikan jawaban atas kueri teks yang dimasukkan. Anda dapat menjalankan seluruh penerapan DialoGPT dengan Cortex. Ada beberapa repositori yang tersedia online untuk Anda kloning. Setelah Anda menerapkan API, hubungkan ke UI front-end Anda, dan tingkatkan efisiensi layanan pelanggan Anda!

Baca: Bagaimana cara membuat chatbot dengan Python?

2. Pengidentifikasi bahasa

Pernahkah Anda memperhatikan bahwa Google Chrome dapat mendeteksi bahasa apa yang digunakan untuk menulis halaman web? Itu dapat dilakukan dengan menggunakan pengenal bahasa berdasarkan model jaringan saraf.

Ini adalah proyek NLP yang sangat baik untuk pemula. Proses penentuan bahasa tubuh teks tertentu melibatkan mengobrak-abrik dialek yang berbeda, slang, kata-kata umum antara bahasa yang berbeda, dan penggunaan beberapa bahasa dalam satu halaman. Tetapi dengan pembelajaran mesin, tugas ini menjadi jauh lebih sederhana.

Anda dapat membuat pengenal bahasa Anda sendiri dengan model fastText oleh Facebook. Model ini merupakan perpanjangan dari alat word2vec dan menggunakan penyisipan kata untuk memahami suatu bahasa. Di sini, vektor kata memungkinkan Anda untuk memetakan sebuah kata berdasarkan semantiknya — misalnya, dengan mengurangkan vektor untuk "laki-laki" dari vektor untuk "raja" dan menambahkan vektor untuk "perempuan", Anda akan mendapatkan vektor untuk "Ratu."

Ciri khas fastText adalah ia dapat memahami kata-kata yang tidak jelas dengan memecahnya menjadi n-gram. Ketika diberi kata yang tidak dikenal, ia menganalisis n-gram yang lebih kecil, atau akar familiar yang ada di dalamnya untuk menemukan artinya. Menyebarkan fastTExt sebagai API cukup mudah, terutama bila Anda dapat mengambil bantuan dari repositori online.

3. Fitur pelengkapan otomatis bertenaga ML

Pelengkapan otomatis biasanya berfungsi melalui pencarian nilai kunci, di mana istilah yang tidak lengkap yang dimasukkan oleh pengguna dibandingkan dengan kamus untuk menyarankan opsi kata yang memungkinkan. Fitur ini dapat ditingkatkan dengan pembelajaran mesin dengan memprediksi kata atau frasa berikutnya dalam pesan Anda.

Di sini, model akan dilatih pada input pengguna alih-alih mereferensikan kamus statis. Contoh utama dari pelengkapan otomatis berbasis ML adalah opsi 'Balasan Cerdas' Gmail, yang menghasilkan balasan yang relevan untuk email Anda. Sekarang, mari kita lihat bagaimana Anda dapat membangun fitur seperti itu.

Untuk proyek ini, Anda dapat menggunakan model bahasa RoBERTa. Itu diperkenalkan di Facebook dengan meningkatkan teknik BERT Google. Metodologi pelatihan dan daya komputasinya mengungguli model lain di banyak metrik NLP.

Untuk menerima prediksi Anda menggunakan model ini, Anda harus terlebih dahulu memuat RoBERTa yang telah dilatih sebelumnya melalui PyTorch Hub. Kemudian, gunakan metode built-in fill_mask(), yang memungkinkan Anda memasukkan string dan memandu arah Anda ke tempat RoBERTa akan memprediksi kata atau frasa berikutnya. Setelah ini, Anda dapat menggunakan RoBERTa sebagai API dan menulis fungsi front-end untuk menanyakan model Anda dengan input pengguna. Menyebutkan proyek NLP dapat membantu resume Anda terlihat jauh lebih menarik daripada yang lain.

4. Generator teks prediktif

Ini adalah salah satu proyek NLP yang menarik. Pernahkah Anda mendengar tentang game AI Dungeon 2? Ini adalah contoh klasik dari game petualangan teks yang dibuat menggunakan model prediksi GPT-2. Gim ini dilatih dalam arsip fiksi interaktif dan mendemonstrasikan keajaiban teks yang dibuat secara otomatis dengan menghadirkan alur cerita terbuka. Meskipun pembelajaran mesin di bidang pengembangan game masih dalam tahap awal, ini akan mengubah pengalaman dalam waktu dekat. Pelajari bagaimana kinerja python dalam pengembangan game.

DeepTabNine berfungsi sebagai contoh lain dari teks yang dibuat secara otomatis. Ini adalah pelengkapan otomatis pengkodean yang didukung ML untuk berbagai bahasa pemrograman. Anda dapat menginstalnya sebagai add-on untuk digunakan dalam IDE Anda dan memanfaatkan saran kode yang cepat dan akurat. Mari kita lihat bagaimana Anda dapat membuat versi Anda sendiri dari alat NLP ini.

Anda harus menggunakan model GPT-2 Open AI untuk proyek ini. Sangat mudah untuk menerapkan model pra-terlatih penuh dan untuk berinteraksi dengannya setelahnya. Anda dapat merujuk ke tutorial online untuk menerapkannya menggunakan platform Cortex. Dan ini adalah ide yang sempurna untuk proyek NLP Anda berikutnya!

Baca: Ide Proyek Pembelajaran Mesin

5. Pemantau media

Salah satu ide terbaik untuk mulai bereksperimen dengan proyek NLP Anda untuk siswa adalah mengerjakan monitor media. Dalam lingkungan bisnis modern, opini pengguna adalah penentu penting kesuksesan merek Anda. Pelanggan dapat secara terbuka membagikan perasaan mereka tentang produk Anda di media sosial dan platform digital lainnya. Oleh karena itu, bisnis saat ini ingin melacak penyebutan merek secara online. Penguat paling signifikan untuk upaya pemantauan ini datang dari penggunaan pembelajaran mesin.

Misalnya, platform analitik Keyhole dapat memfilter semua posting di aliran media sosial Anda dan memberi Anda garis waktu sentimen yang menampilkan opini positif, netral, atau negatif. Demikian pula, penyaringan yang didukung ML melalui situs berita. Ambil kasus sektor keuangan di mana organisasi dapat menerapkan NLP untuk mengukur sentimen tentang perusahaan mereka dari sumber berita digital.

Analisis media semacam itu juga dapat meningkatkan layanan pelanggan. Misalnya, penyedia layanan keuangan dapat memantau dan memperoleh wawasan dari peristiwa berita yang relevan (seperti tumpahan minyak) untuk membantu klien yang memiliki saham di industri tersebut.

Anda dapat mengikuti langkah-langkah ini untuk menjalankan proyek tentang topik ini:

• Gunakan kerangka kerja SequenceTagger dari pustaka Flair. (Flair adalah repositori open-source yang dibangun di atas PyTorch yang unggul dalam menangani masalah Named Entity Recognition.)
• Gunakan Predictor API Cortex untuk mengimplementasikan Flair.

Saat ini kami mengalami peningkatan eksponensial dalam data dari internet, perangkat pribadi, dan media sosial. Dan dengan meningkatnya kebutuhan bisnis untuk memanfaatkan nilai dari data yang sebagian besar tidak terstruktur ini, penggunaan instrumen NLP akan mendominasi industri di tahun-tahun mendatang.

Perkembangan tersebut juga akan mendorong momentum untuk inovasi dan terobosan, yang akan berdampak tidak hanya pada pemain besar tetapi juga mempengaruhi usaha kecil untuk memperkenalkan solusi.

Baca juga: Ide dan Topik Proyek AI untuk Pemula

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami membahas beberapa proyek NLP yang akan membantu Anda mengimplementasikan model ML dengan pengembangan perangkat lunak pengetahuan dasar. Kami juga membahas penerapan dan fungsionalitas produk ini di dunia nyata. Jadi, gunakan topik-topik ini sebagai titik referensi untuk mengasah keterampilan praktis Anda dan mendorong karier dan bisnis Anda ke depan!

Hanya dengan bekerja dengan alat dan praktik Anda dapat memahami bagaimana infrastruktur bekerja dalam kenyataan. Sekarang lanjutkan dan uji semua pengetahuan yang telah Anda kumpulkan melalui panduan proyek NLP kami untuk membangun proyek NLP Anda sendiri!

Jika Anda ingin meningkatkan keterampilan NLP Anda, Anda perlu mendapatkan proyek NLP ini. Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang kursus online pembelajaran mesin, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas , Status Alumni IIIT-B, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.