Progetti e argomenti di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) per principianti [2022]

Progetti e argomenti di PNL

L'elaborazione del linguaggio naturale o NLP è un componente dell'IA che si occupa dell'interazione tra il linguaggio umano e i computer. Quando sei un principiante nel campo dello sviluppo software, può essere difficile trovare progetti di PNL che corrispondano alle tue esigenze di apprendimento. Quindi, abbiamo raccolto alcuni esempi per iniziare. Quindi, se sei un principiante di ML, la cosa migliore che puoi fare è lavorare su alcuni progetti di PNL.

Noi di upGrad crediamo in un approccio pratico poiché la conoscenza teorica da sola non sarà di aiuto in un ambiente di lavoro in tempo reale. In questo articolo, esploreremo alcuni interessanti progetti di PNL su cui i principianti possono lavorare per mettere alla prova le loro conoscenze. In questo articolo, troverai le migliori idee per progetti di PNL per i principianti per fare esperienza pratica sulla PNL.

Ma prima, affrontiamo la domanda più pertinente che deve essere in agguato nella tua mente: perché costruire progetti di PNL ?

Quando si tratta di carriere nello sviluppo di software, è d'obbligo per gli aspiranti sviluppatori lavorare sui propri progetti. Lo sviluppo di progetti nel mondo reale è il modo migliore per affinare le tue abilità e materializzare le tue conoscenze teoriche in esperienza pratica.

La PNL riguarda l'analisi e la rappresentazione computazionale del linguaggio umano. Equipaggia i computer a rispondere utilizzando indizi di contesto proprio come farebbe un essere umano. Alcune applicazioni quotidiane della NLP intorno a noi includono il controllo ortografico, il completamento automatico, i filtri antispam, i messaggi di testo vocali e gli assistenti virtuali come Alexa, Siri, ecc. Quando inizi a lavorare su progetti NLP , non solo sarai in grado di testare i tuoi punti di forza e di debolezza , ma otterrai anche visibilità che può essere immensamente utile per dare impulso alla tua carriera.

Negli ultimi anni, la PNL ha attirato una notevole attenzione in tutti i settori. E l'ascesa di tecnologie come il riconoscimento del testo e della voce, l'analisi dei sentimenti e le comunicazioni da macchina a uomo ha ispirato diverse innovazioni. La ricerca suggerisce che il mercato globale della NLP raggiungerà i 28,6 miliardi di dollari di valore di mercato nel 2026.

Quando si tratta di creare applicazioni reali, la conoscenza delle basi dell'apprendimento automatico è fondamentale. Tuttavia, non è essenziale avere un background intensivo in matematica o informatica teorica. Con un approccio basato sul progetto, puoi sviluppare e addestrare i tuoi modelli anche senza credenziali tecniche. Ulteriori informazioni sulle applicazioni NLP.

Per aiutarti in questo viaggio, abbiamo compilato un elenco di idee per progetti di PNL , che si ispirano a prodotti software reali venduti dalle aziende. Puoi utilizzare queste risorse per rispolverare i fondamenti del ML, comprendere le loro applicazioni e acquisire nuove competenze durante la fase di implementazione. Più sperimenti diversi progetti di PNL , più conoscenze acquisisci.

Prima di addentrarci nella nostra scaletta di progetti di PNL , notiamo innanzitutto la struttura esplicativa.

Il piano di attuazione del progetto

Tutti i progetti inclusi in questo articolo avranno un'architettura simile, che è riportata di seguito:

• Implementazione di un modello pre-addestrato
• Distribuzione del modello come API
• Connessione dell'API alla tua applicazione principale

Questo modello è noto come inferenza in tempo reale e apporta molteplici vantaggi al tuo design NLP. In primo luogo, scarica l'applicazione principale su un server creato esplicitamente per i modelli ML. Quindi, rende il processo di calcolo meno ingombrante. Successivamente, ti consente di incorporare le previsioni tramite un'API. Infine, ti consente di distribuire le API e automatizzare l'intera infrastruttura utilizzando strumenti open source, come Cortex.

Ecco un riepilogo di come distribuire modelli di machine learning con Cortex:

• Scrivi uno script Python per fornire previsioni.
• Scrivi un file di configurazione per definire la tua distribuzione.
• Esegui "cortex deploys" dalla tua riga di comando.

Ora che ti abbiamo dato lo schema, passiamo alla nostra lista!

Quindi, ecco alcuni progetti di PNL su cui i principianti possono lavorare:

Idee per progetti di PNL

Questo elenco di progetti di PNL per studenti è adatto a principianti, intermedi ed esperti. Questi progetti di PNL ti daranno tutte le pratiche necessarie per avere successo nella tua carriera.

Inoltre, se stai cercando progetti di PNL per l'ultimo anno , questo elenco dovrebbe aiutarti. Quindi, senza ulteriori indugi, passiamo direttamente ad alcuni progetti di PNL che rafforzeranno la tua base e ti permetteranno di salire la scala.

Ecco alcune idee per progetti di PNL che dovrebbero aiutarti a fare un passo avanti nella giusta direzione.

1. Un bot di assistenza clienti

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti pratici di PNL per gli studenti è lavorare sul bot di assistenza clienti. Un chatbot convenzionale risponde alle domande di base dei clienti e alle richieste di routine con risposte predefinite. Ma questi robot non possono riconoscere domande più sfumate. Quindi, i robot di supporto sono ora dotati di intelligenza artificiale e tecnologie di apprendimento automatico per superare queste limitazioni. Oltre a comprendere e confrontare gli input degli utenti, possono generare risposte alle domande da soli senza risposte prescritte.

Ad esempio, Reply.ai ha creato un bot personalizzato basato su ML per fornire assistenza ai clienti. Secondo l'azienda, un'organizzazione media può occuparsi di quasi il 40% delle sue richieste di supporto in entrata con il proprio strumento. Descriviamo ora il modello necessario per realizzare un progetto ispirato a questo prodotto.

È possibile utilizzare DialoGPT di Microsoft, che è un modello di generazione della risposta al dialogo pre-addestrato. Estende i sistemi di PyTorch Transformers (da Hugging Face) e GPT-2 (da OpenAI) per restituire le risposte alle query di testo immesse. È possibile eseguire un'intera distribuzione di DialoGPT con Cortex. Ci sono diversi repository disponibili online da clonare. Dopo aver distribuito l'API, collegala alla tua interfaccia utente front-end e migliora l'efficienza del tuo servizio clienti!

Leggi: Come creare chatbot in Python?

2. Un identificatore di lingua

Hai notato che Google Chrome è in grado di rilevare in quale lingua è scritta una pagina web? Può farlo utilizzando un identificatore di lingua basato su un modello di rete neurale.

Questo è un eccellente progetto di PNL per principianti. Il processo di determinazione della lingua di un particolare corpo di testo implica il frugare tra diversi dialetti, slang, parole comuni tra diverse lingue e l'uso di più lingue in una pagina. Ma con l'apprendimento automatico, questo compito diventa molto più semplice.

Puoi costruire il tuo identificatore di lingua con il modello fastText di Facebook. Il modello è un'estensione dello strumento word2vec e utilizza l'incorporamento di parole per comprendere una lingua. Qui, i vettori di parole ti consentono di mappare una parola in base alla sua semantica, ad esempio, sottraendo il vettore per "maschio" dal vettore per "re" e aggiungendo il vettore per "femmina", ti ritroverai con il vettore per "regina."

Una caratteristica distintiva di fastText è che può comprendere parole oscure suddividendole in n-grammi. Quando gli viene assegnata una parola sconosciuta, analizza gli n-grammi più piccoli o le radici familiari presenti al suo interno per trovarne il significato. La distribuzione di fastTExt come API è abbastanza semplice, soprattutto quando puoi ricevere aiuto dai repository online.

3. Una funzione di completamento automatico basata su ML

Il completamento automatico funziona in genere tramite la ricerca del valore chiave, in cui i termini incompleti inseriti dall'utente vengono confrontati con un dizionario per suggerire possibili opzioni di parole. Questa funzione può essere migliorata con l'apprendimento automatico prevedendo le parole o le frasi successive nel tuo messaggio.

Qui, il modello verrà addestrato sugli input dell'utente anziché fare riferimento a un dizionario statico. Un ottimo esempio di completamento automatico basato su ML è l'opzione "Risposta intelligente" di Gmail, che genera risposte pertinenti alle tue e-mail. Ora, vediamo come puoi creare una tale funzionalità.

Per questo progetto è possibile utilizzare il modello linguistico RoBERTa. È stato introdotto su Facebook migliorando la tecnica BERT di Google. La sua metodologia di formazione e la potenza di calcolo superano altri modelli in molte metriche della PNL.

Per ricevere la tua previsione utilizzando questo modello, devi prima caricare un RoBERTa pre-addestrato tramite PyTorch Hub. Quindi, usa il metodo integrato di fill_mask(), che ti consente di passare una stringa e guidare la tua direzione verso il punto in cui RoBERTa predice la parola o la frase successiva. Successivamente, puoi distribuire RoBERTa come API e scrivere una funzione front-end per interrogare il tuo modello con l'input dell'utente. Menzionare i progetti di PNL può aiutare il tuo curriculum a sembrare molto più interessante di altri.

4. Un generatore di testo predittivo

Questo è uno dei progetti interessanti della PNL. Hai mai sentito parlare del gioco AI Dungeon 2? È un classico esempio di gioco di avventura testuale costruito utilizzando il modello di previsione GPT-2. Il gioco è basato su un archivio di narrativa interattiva e mostra le meraviglie del testo generato automaticamente inventando trame aperte. Sebbene l'apprendimento automatico nell'area dello sviluppo di giochi sia ancora in una fase nascente, è destinato a trasformare le esperienze nel prossimo futuro. Scopri come si comporta Python nello sviluppo del gioco.

DeepTabNine serve come un altro esempio di testo generato automaticamente. È un completamento automatico della codifica basato su ML per una varietà di linguaggi di programmazione. Puoi installarlo come componente aggiuntivo da utilizzare all'interno del tuo IDE e beneficiare di suggerimenti di codice rapidi e accurati. Vediamo come puoi creare la tua versione di questo strumento NLP.

Dovresti scegliere il modello GPT-2 di Open AI per questo progetto. È particolarmente facile implementare un modello pre-addestrato completo e interagire con esso in seguito. Puoi fare riferimento ai tutorial online per implementarlo utilizzando la piattaforma Cortex. E questa è l'idea perfetta per il tuo prossimo progetto di PNL!

Leggi: Idee per progetti di apprendimento automatico

5. Un monitor multimediale

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti pratici di PNL per studenti è lavorare su un monitor multimediale. Nel moderno ambiente aziendale, l'opinione degli utenti è un denominatore cruciale del successo del tuo marchio. I clienti possono condividere apertamente come si sentono riguardo ai tuoi prodotti sui social media e su altre piattaforme digitali. Pertanto, le aziende di oggi vogliono monitorare le menzioni online del loro marchio. La spinta più significativa a questi sforzi di monitoraggio è arrivata dall'uso dell'apprendimento automatico.

Ad esempio, la piattaforma di analisi Keyhole può filtrare tutti i post nel tuo flusso di social media e fornirti una sequenza temporale del sentimento che mostra l'opinione positiva, neutra o negativa. Allo stesso modo, un setacciamento sostenuto da ML attraverso i siti di notizie. Prendi il caso del settore finanziario in cui le organizzazioni possono applicare la PNL per misurare il sentimento sulla loro azienda da fonti di notizie digitali.

Tali analisi dei media possono anche migliorare il servizio clienti. Ad esempio, i fornitori di servizi finanziari possono monitorare e ottenere informazioni da eventi di cronaca rilevanti (come fuoriuscite di petrolio) per assistere i clienti che hanno partecipazioni in quel settore.

È possibile seguire questi passaggi per eseguire un progetto su questo argomento:

• Usa il framework SequenceTagger dalla libreria Flair. (Flair è un repository open source basato su PyTorch che eccelle nell'affrontare problemi di riconoscimento di entità nominative.)
• Usa l'API Predictor di Cortex per implementare Flair.

Attualmente stiamo registrando un aumento esponenziale dei dati provenienti da Internet, dai dispositivi personali e dai social media. E con la crescente necessità aziendale di sfruttare il valore di questi dati in gran parte non strutturati, l'uso di strumenti NLP dominerà il settore nei prossimi anni.

Tali sviluppi daranno anche un impulso allo slancio per innovazioni e scoperte, che avranno un impatto non solo sui grandi attori, ma influenzeranno anche le piccole imprese a introdurre soluzioni alternative.

Leggi anche: Idee e argomenti per progetti AI per principianti

Conclusione

In questo articolo, abbiamo trattato alcuni progetti NLP che ti aiuteranno a implementare modelli ML con lo sviluppo di software di conoscenza rudimentale. Abbiamo anche discusso dell'applicabilità e della funzionalità nel mondo reale di questi prodotti. Quindi, usa questi argomenti come punti di riferimento per affinare le tue abilità pratiche e dare impulso alla tua carriera e al tuo business!

Solo lavorando con strumenti e pratica puoi capire come funzionano le infrastrutture nella realtà. Ora vai avanti e metti alla prova tutte le conoscenze che hai raccolto attraverso la nostra guida ai progetti NLP per costruire i tuoi progetti NLP!

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