初心者のための自然言語処理（NLP）プロジェクトとトピック[2022]

NLPプロジェクトとトピック

自然言語処理（NLP）は、人間の言語とコンピューター間の相互作用に関係するAIコンポーネントです。 ソフトウェア開発の分野の初心者の場合、学習ニーズに一致するNLPプロジェクトを見つけるのは難しい場合があります。 そこで、いくつかの例をまとめて開始しました。 したがって、MLの初心者の場合、できる最善のことは、いくつかのNLPプロジェクトに取り組むことです。

ここupGradでは、理論的な知識だけではリアルタイムの作業環境では役に立たないため、実用的なアプローチを信じています。 この記事では、初心者が知識をテストするために取り組むことができるいくつかの興味深いNLPプロジェクトを探求します。 この記事では、初心者がNLPを実際に体験するためのNLPプロジェクトのトップアイデアを紹介します。

しかし、最初に、あなたの心に潜んでいるに違いない、より適切な質問に取り組みましょう：なぜNLPプロジェクトを構築するのですか？

ソフトウェア開発のキャリアに関しては、意欲的な開発者が自分のプロジェクトに取り組む必要があります。 実世界のプロジェクトを開発することは、スキルを磨き、理論的な知識を実践的な経験に具体化するための最良の方法です。

NLPは、人間の言語を計算で分析および表現することを目的としています。 人間と同じように、コンテキストの手がかりを使用して応答するようにコンピューターを装備します。 私たちの周りのNLPの日常的なアプリケーションには、スペルチェック、オートコンプリート、スパムフィルター、ボイステキストメッセージング、Alexa、Siriなどの仮想アシスタントが含まれます。NLPプロジェクトに取り組み始めると、長所と短所をテストできるだけでなく、 、しかしあなたはまたあなたのキャリアを後押しするために非常に役立つことができる露出を得るでしょう。

過去数年間で、NLPは業界全体でかなりの注目を集めてきました。 また、テキストと音声の認識、感情分析、機械から人間へのコミュニケーションなどのテクノロジーの台頭により、いくつかの革新がもたらされました。 調査によると、世界のNLP市場は2026年に286億米ドルの市場価値に達するとされています。

実際のアプリケーションを構築する場合、機械学習の基本に関する知識が非常に重要です。 ただし、数学または理論計算機科学の集中的なバックグラウンドを持つことは必須ではありません。 プロジェクトベースのアプローチを使用すると、技術的な資格がなくてもモデルを開発およびトレーニングできます。 NLPアプリケーションの詳細をご覧ください。

この旅であなたを助けるために、私たちは企業によって販売された実際のソフトウェア製品に触発されたNLPプロジェクトのアイデアのリストをまとめました。 これらのリソースを使用して、MLの基礎を磨き、それらのアプリケーションを理解し、実装段階で新しいスキルを習得できます。 さまざまなNLPプロジェクトを実験すればするほど、より多くの知識を得ることができます。

NLPプロジェクトのラインナップに飛び込む前に、まず説明の構造に注目しましょう。

プロジェクト実施計画

この記事に含まれるすべてのプロジェクトは、以下に示す同様のアーキテクチャを備えています。

• 事前にトレーニングされたモデルの実装
• モデルをAPIとしてデプロイする
• APIをメインアプリケーションに接続する

このパターンはリアルタイム推論と呼ばれ、NLP設計に複数の利点をもたらします。 まず、MLモデル用に明示的に構築されたサーバーにメインアプリケーションをオフロードします。 そのため、計算プロセスの煩わしさが軽減されます。 次に、APIを介して予測を組み込むことができます。 そして最後に、Cortexなどのオープンソースツールを使用して、APIをデプロイし、インフラストラクチャ全体を自動化することができます。

Cortexを使用して機械学習モデルをデプロイする方法の概要は次のとおりです。

• 予測を提供するPythonスクリプトを作成します。
• 構成ファイルを作成して、デプロイメントを定義します。
• コマンドラインから「cortexdeploys」を実行します。

概要を説明したので、リストに移りましょう。

それで、ここに初心者が取り組むことができるいくつかのNLPプロジェクトがあります：

NLPプロジェクトのアイデア

学生向けのこのNLPプロジェクトのリストは、初心者、中級者、専門家に適しています。 これらのNLPプロジェクトは、キャリアで成功するために必要なすべての実用性を実現します。

さらに、最終年度のNLPプロジェクトを探している場合は、このリストを参考にしてください。 ですから、これ以上面倒なことはせずに、基盤を強化し、はしごを登ることができるいくつかのNLPプロジェクトに直接飛び込みましょう。

ここに、正しい方向に一歩前進するのに役立つNLPプロジェクトのアイデアがいくつかあります。

1.カスタマーサポートボット

学生向けの実践的なNLPプロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、カスタマーサポートボットに取り組んでいることです。 従来のチャットボットは、基本的な顧客のクエリと日常的な要求に定型の応答で応答します。 しかし、これらのボットはより微妙な質問を認識できません。 そのため、サポートボットには、これらの制限を克服するための人工知能と機械学習テクノロジーが搭載されています。 ユーザー入力を理解して比較することに加えて、事前に作成された応答なしで、質問に対する回答を自分で生成できます。

たとえば、Reply.aiは、カスタマーサポートを提供するカスタムMLベースのボットを構築しました。 同社によれば、平均的な組織は、自社のツールを使用して、インバウンドサポートリクエストのほぼ40％を処理できます。 それでは、この製品に触発されたプロジェクトを実装するために必要なモデルについて説明しましょう。

事前にトレーニングされたダイアログ応答生成モデルであるMicrosoftのDialoGPTを使用できます。 PyTorch Transformers（Hugging Faceから）およびGPT-2（OpenAIから）のシステムを拡張して、入力されたテキストクエリへの回答を返します。 Cortexを使用してDialoGPTデプロイメント全体を実行できます。 クローンを作成するためにオンラインで利用できるリポジトリがいくつかあります。 APIをデプロイしたら、それをフロントエンドUIに接続して、カスタマーサービスの効率を高めます。

読む： Pythonでチャットボットを作成する方法は？

2.言語識別子

Google Chromeは、ウェブページが書かれている言語を検出できることに気づきましたか？ これは、ニューラルネットワークモデルに基づく言語識別子を使用して行うことができます。

これは、初心者向けの優れたNLPプロジェクトです。 特定のテキスト本文の言語を決定するプロセスには、さまざまな方言、スラング、さまざまな言語間の一般的な単語、および1ページでの複数の言語の使用が含まれます。 しかし、機械学習を使用すると、このタスクは非常に簡単になります。

FacebookのfastTextモデルを使用して独自の言語識別子を作成できます。 このモデルはword2vecツールの拡張であり、単語の埋め込みを使用して言語を理解します。 ここで、単語ベクトルを使用すると、セマンティクスに基づいて単語をマッピングできます。たとえば、「王」のベクトルから「男性」のベクトルを減算し、「女性」のベクトルを追加すると、次のベクトルになります。 "女王。"

fastTextの特徴は、あいまいな単語をnグラムに分解することで理解できることです。 なじみのない単語が与えられると、小さいn-gram、またはその中に存在するなじみのある語根を分析して意味を見つけます。 fastTExtをAPIとしてデプロイすることは、特にオンラインリポジトリから支援を受けることができる場合、非常に簡単です。

3.MLを利用したオートコンプリート機能

オートコンプリートは通常、キー値ルックアップを介して機能します。ユーザーが入力した不完全な用語が辞書と比較され、単語の可能なオプションが提案されます。 この機能は、メッセージ内の次の単語やフレーズを予測することで、機械学習で一段と向上させることができます。

ここでは、静的ディクショナリを参照する代わりに、モデルがユーザー入力でトレーニングされます。 MLベースのオートコンプリートの代表的な例は、Gmailの「スマートリプライ」オプションです。これは、メールに関連する返信を生成します。 それでは、このような機能を構築する方法を見てみましょう。

このプロジェクトでは、RoBERTa言語モデルを使用できます。 これは、GoogleのBERT技術を改善することによってFacebookで導入されました。 そのトレーニング方法と計算能力は、多くのNLPメトリックで他のモデルよりも優れています。

このモデルを使用して予測を受け取るには、最初に、事前にトレーニングされたRoBERTaをPyTorchハブを介してロードする必要があります。 次に、組み込みのfill_mask（）メソッドを使用します。これにより、文字列を渡し、RoBERTaが次の単語またはフレーズを予測する場所に方向を導くことができます。 この後、RoBERTaをAPIとしてデプロイし、ユーザー入力を使用してモデルをクエリするフロントエンド関数を作成できます。 NLPプロジェクトに言及すると、履歴書が他のプロジェクトよりもはるかに面白く見えるようになります。

4.予測テキストジェネレータ

これは興味深いNLPプロジェクトの1つです。 AI Dungeon 2というゲームについて聞いたことがありますか？ これは、GPT-2予測モデルを使用して構築されたテキストアドベンチャーゲームの典型的な例です。 ゲームはインタラクティブフィクションのアーカイブで訓練されており、自由なストーリーを考え出すことで自動生成されたテキストの素晴らしさを示しています。 ゲーム開発の分野での機械学習はまだ初期段階ですが、近い将来、経験を変革するように設定されています。 ゲーム開発でPythonがどのように機能するかを学びます。

DeepTabNineは、自動生成されたテキストのもう1つの例として機能します。 これは、さまざまなプログラミング言語向けのMLを利用したコーディングオートコンプリートです。 アドオンとしてインストールしてIDE内で使用し、高速で正確なコード提案を利用できます。 このNLPツールの独自のバージョンを作成する方法を見てみましょう。

このプロジェクトでは、OpenAIのGPT-2モデルを選択する必要があります。 完全な事前トレーニング済みモデルを実装し、その後それと対話することは特に簡単です。 オンラインチュートリアルを参照して、Cortexプラットフォームを使用して展開できます。 そして、これはあなたの次のNLPプロジェクトに最適なアイデアです！

読む：機械学習プロジェクトのアイデア

5.メディアモニター

学生向けの実践的なNLPプロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、メディアモニターに取り組んでいることです。 現代のビジネス環境では、ユーザーの意見はブランドの成功の重要な分母です。 顧客は、ソーシャルメディアやその他のデジタルプラットフォームで、製品についてどのように感じているかをオープンに共有できます。 したがって、今日の企業は自社ブランドのオンライン言及を追跡したいと考えています。 これらの監視の取り組みに対する最も重要な問題は、機械学習の使用によるものです。

たとえば、分析プラットフォームKeyholeは、ソーシャルメディアストリーム内のすべての投稿をフィルタリングし、肯定的、中立的、または否定的な意見を表示する感情のタイムラインを提供できます。 同様に、ニュースサイトを介したML支援のふるい分け。 組織がNLPを適用して、デジタルニュースソースから自社に関する感情を評価できる金融セクターの場合を考えてみましょう。

このようなメディア分析は、顧客サービスを向上させることもできます。 たとえば、金融サービスのプロバイダーは、関連するニュースイベント（油流出など）を監視して洞察を得ることができ、その業界で持ち株を持っているクライアントを支援できます。

次の手順に従って、このトピックに関するプロジェクトを実行できます。

• FlairライブラリのSequenceTaggerフレームワークを使用します。 （Flairは、PyTorch上に構築されたオープンソースリポジトリであり、固有表現抽出の問題の処理に優れています。）
• CortexのPredictorAPIを使用してFlairを実装します。

現在、インターネット、個人用デバイス、ソーシャルメディアからのデータが急激に増加しています。 そして、この大部分が構造化されていないデータからの価値を活用するビジネスニーズの高まりに伴い、NLP機器の使用は今後数年間で業界を支配するでしょう。

このような開発は、イノベーションとブレークスルーの勢いを促進し、大企業だけでなく中小企業にも影響を与えて回避策を導入します。

また読む：初心者のためのAIプロジェクトのアイデアとトピック

結論

この記事では、基本的な知識ソフトウェア開発でMLモデルを実装するのに役立ついくつかのNLPプロジェクトについて説明しました。 また、これらの製品の実際の適用性と機能についても説明しました。 したがって、これらのトピックを参照ポイントとして使用して、実践的なスキルを磨き、キャリアとビジネスを前進させてください。

ツールと実践を使用することによってのみ、インフラストラクチャが実際にどのように機能するかを理解できます。 次に、NLPプロジェクトガイドを通じて収集したすべての知識をテストして、独自のNLPプロジェクトを構築してください。

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