자연어 처리(NLP) 프로젝트 및 초보자를 위한 주제 [2022]

NLP 프로젝트 및 주제

자연어 처리 또는 NLP는 인간의 언어와 컴퓨터 간의 상호 작용과 관련된 AI 구성 요소입니다. 소프트웨어 개발 분야의 초보자인 경우 학습 요구 사항에 맞는 NLP 프로젝트 를 찾는 것이 까다로울 수 있습니다. 따라서 시작할 수 있도록 몇 가지 예를 수집했습니다. 따라서 ML 초보자라면 할 수 있는 가장 좋은 방법은 일부 NLP 프로젝트에서 작업하는 것입니다.

여기 upGrad에서 우리는 이론적인 지식만으로는 실시간 작업 환경에서 도움이 되지 않기 때문에 실용적인 접근 방식을 믿습니다. 이 기사에서는 초보자가 자신의 지식을 테스트할 수 있는 흥미로운 NLP 프로젝트 를 탐색할 것입니다. 이 기사에서는 초보자가 NLP에 대한 실무 경험을 얻을 수 있는 최고의 NLP 프로젝트 아이디어 를 찾을 수 있습니다.

그러나 먼저 마음속에 숨어 있어야 하는 보다 적절한 질문을 해결해 보겠습니다. NLP 프로젝트를 구축하는 이유는 무엇입니까?

소프트웨어 개발 분야에서 경력을 쌓을 때 개발자 지망생이 자신의 프로젝트를 진행하는 것은 필수입니다. 실제 프로젝트를 개발하는 것은 기술을 연마하고 이론적 지식을 실제 경험으로 구체화하는 가장 좋은 방법입니다.

NLP는 인간의 언어를 계산적으로 분석하고 표현하는 것입니다. 그것은 컴퓨터가 인간처럼 상황 단서를 사용하여 응답할 수 있도록 합니다. 우리 주변의 NLP의 일부 일상적인 응용 프로그램에는 맞춤법 검사, 자동 완성, 스팸 필터, 음성 문자 메시지 및 Alexa, Siri 등과 같은 가상 비서가 포함됩니다. NLP 프로젝트 작업을 시작하면 자신의 강점과 약점을 테스트할 수 있을 뿐만 아니라 , 그러나 당신은 또한 당신의 경력을 향상시키는 데 매우 도움이 될 수 있는 노출을 얻을 것입니다.

지난 몇 년 동안 NLP는 산업 전반에 걸쳐 상당한 주목을 받았습니다. 그리고 텍스트 및 음성 인식, 감정 분석, 기계 대 인간 커뮤니케이션과 같은 기술의 부상은 여러 혁신에 영감을 주었습니다. 연구 에 따르면 전 세계 NLP 시장은 2026년에 286억 달러의 시장 가치를 달성할 것입니다.

실제 응용 프로그램을 구축할 때 기계 학습 기본 지식이 중요합니다. 그러나 수학이나 이론적인 컴퓨터 과학에 대한 집중적인 배경 지식이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 프로젝트 기반 접근 방식을 사용하면 기술 자격 증명 없이도 모델을 개발하고 교육할 수 있습니다. NLP 애플리케이션에 대해 자세히 알아보십시오.

이 여정에 도움이 되도록 회사에서 판매하는 실제 소프트웨어 제품에서 영감을 얻은 NLP 프로젝트 아이디어 목록을 작성했습니다. 이러한 리소스를 사용하여 ML 기본 사항을 다듬고, 해당 애플리케이션을 이해하고, 구현 단계에서 새로운 기술을 습득할 수 있습니다. 다양한 NLP 프로젝트 를 더 많이 실험할수록 더 많은 지식을 얻게 됩니다.

NLP 프로젝트 라인업을 살펴보기 전에 먼저 설명 구조를 살펴보겠습니다.

프로젝트 수행 계획

이 기사에 포함된 모든 프로젝트에는 유사한 아키텍처가 있으며 아래와 같습니다.

• 사전 훈련된 모델 구현
• API로 모델 배포
• API를 기본 애플리케이션에 연결

이 패턴은 실시간 추론으로 알려져 있으며 NLP 설계에 여러 이점을 제공합니다. 첫째, ML 모델을 위해 명시적으로 구축된 서버로 기본 애플리케이션을 오프로드합니다. 따라서 계산 프로세스가 덜 번거롭습니다. 다음으로 API를 통해 예측을 통합할 수 있습니다. 마지막으로 Cortex와 같은 오픈 소스 도구를 사용하여 API를 배포하고 전체 인프라를 자동화할 수 있습니다.

다음은 Cortex로 기계 학습 모델을 배포하는 방법에 대한 요약입니다.

• 예측을 제공하는 Python 스크립트를 작성하십시오.
• 배포를 정의하는 구성 파일을 작성합니다.
• 명령줄에서 'cortex deploys'를 실행합니다.

개요를 알려 드렸으니 이제 목록으로 이동하겠습니다!

초보자가 작업할 수 있는 몇 가지 NLP 프로젝트 는 다음과 같습니다.

NLP 프로젝트 아이디어

이 학생용 NLP 프로젝트 목록은 초보자, 중급자 및 전문가에게 적합합니다. 이 NLP 프로젝트 는 경력에서 성공하는 데 필요한 모든 실용성을 제공합니다.

또한, 마지막 해의 NLP 프로젝트를 찾고 있다면 이 목록이 도움이 될 것입니다. 따라서 더 이상 고민하지 않고 기반을 강화하고 사다리를 오를 수 있는 몇 가지 NLP 프로젝트 로 바로 이동하겠습니다.

다음은 올바른 방향으로 나아가는 데 도움이 될 몇 가지 NLP 프로젝트 아이디어입니다.

1. 고객 지원 봇

학생들을 위한 실습 NLP 프로젝트를 실험하기 시작하는 가장 좋은 아이디어 중 하나는 고객 지원 봇에서 작업하는 것입니다. 기존 챗봇은 미리 준비된 답변으로 기본적인 고객 쿼리와 일상적인 요청에 응답합니다. 그러나 이러한 봇은 더 미묘한 질문을 인식하지 못합니다. 따라서 이제 지원 봇에는 이러한 한계를 극복하기 위해 인공 지능 및 기계 학습 기술이 장착됩니다. 사용자 입력을 이해하고 비교하는 것 외에도 미리 작성된 답변 없이 스스로 질문에 대한 답변을 생성할 수 있습니다.

예를 들어, Reply.ai는 고객 지원을 제공하기 위해 맞춤형 ML 기반 봇을 구축했습니다. 회사에 따르면 평균적인 조직은 도구를 사용하여 인바운드 지원 요청의 거의 40% 를 처리할 수 있습니다. 이제 이 제품에서 영감을 받은 프로젝트를 구현하기 위해 필요한 모델을 설명하겠습니다.

사전 훈련된 대화 응답 생성 모델인 Microsoft의 DialoGPT를 사용할 수 있습니다. PyTorch Transformers(Hugging Face의) 및 GPT-2(OpenAI의) 시스템을 확장하여 입력된 텍스트 쿼리에 대한 답변을 반환합니다. Cortex를 사용하여 전체 DialoGPT 배포를 실행할 수 있습니다. 복제할 수 있는 온라인 저장소가 여러 개 있습니다. API를 배포한 후 프런트 엔드 UI에 연결하여 고객 서비스 효율성을 높이세요!

읽기: Python에서 챗봇을 만드는 방법은 무엇입니까?

2. 언어 식별자

Google 크롬이 웹페이지가 작성된 언어를 감지할 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까? 신경망 모델을 기반으로 하는 언어 식별자를 사용하여 그렇게 할 수 있습니다.

이것은 초보자를 위한 훌륭한 NLP 프로젝트입니다. 특정 텍스트 본문의 언어를 결정하는 프로세스에는 다른 방언, 속어, 다른 언어 간의 공통 단어 및 한 페이지에서 여러 언어의 사용을 살펴보는 작업이 포함됩니다. 그러나 기계 학습을 사용하면 이 작업이 훨씬 간단해집니다.

Facebook의 fastText 모델을 사용하여 고유한 언어 식별자를 구성할 수 있습니다. 이 모델은 word2vec 도구의 확장이며 단어 임베딩을 사용하여 언어를 이해합니다. 여기에서 단어 벡터를 사용하면 의미 체계를 기반으로 단어를 매핑할 수 있습니다. 예를 들어 "왕"에 대한 벡터에서 "남성"에 대한 벡터를 빼고 "여성"에 대한 벡터를 추가하면 "퀸."

fastText의 특징은 모호한 단어를 n-gram으로 분해하여 이해할 수 있다는 것입니다. 생소한 단어가 주어지면 더 작은 n-gram 또는 그 안에 존재하는 친숙한 뿌리를 분석하여 의미를 찾습니다. fastTExt를 API로 배포하는 것은 매우 간단합니다. 특히 온라인 리포지토리에서 도움을 받을 수 있는 경우에 그렇습니다.

3. ML 기반 자동 완성 기능

자동 완성은 일반적으로 사용자가 입력한 불완전한 용어를 사전과 비교하여 가능한 단어 옵션을 제안하는 키 값 조회를 통해 작동합니다. 이 기능은 메시지의 다음 단어나 구문을 예측하여 머신 러닝으로 한 단계 높일 수 있습니다.

여기서 모델은 정적 사전을 참조하는 대신 사용자 입력에 대해 학습됩니다. ML 기반 자동 완성의 대표적인 예는 이메일에 관련 답장을 생성하는 Gmail의 '스마트 답장' 옵션입니다. 이제 그러한 기능을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.

이 프로젝트의 경우 RoBERTa 언어 모델을 사용할 수 있습니다. Google의 BERT 기술을 개선하여 Facebook에 도입되었습니다. 그것의 훈련 방법론과 컴퓨팅 파워는 많은 NLP 메트릭에서 다른 모델을 능가합니다.

이 모델을 사용하여 예측을 수신하려면 먼저 PyTorch Hub를 통해 사전 훈련된 RoBERTa를 로드해야 합니다. 그런 다음, 문자열을 전달하고 RoBERTa가 다음 단어나 구를 예측할 위치로 방향을 안내할 수 있는 fill_mask()의 내장 메서드를 사용합니다. 그런 다음 RoBERTa를 API로 배포하고 프런트 엔드 함수를 작성하여 사용자 입력으로 모델을 쿼리할 수 있습니다. NLP 프로젝트 를 언급하면 ​​이력서가 다른 사람보다 훨씬 더 흥미롭게 보일 수 있습니다.

4. 예측 텍스트 생성기

이것은 흥미로운 NLP 프로젝트 중 하나입니다. AI 던전 2라는 게임을 들어보셨나요? GPT-2 예측 모델을 사용하여 구축된 텍스트 어드벤처 게임의 고전적인 예입니다. 이 게임은 인터랙티브 픽션 아카이브에서 훈련되었으며 개방형 스토리라인을 제시함으로써 자동 생성 텍스트의 경이로움을 보여줍니다. 게임 개발 분야의 머신 러닝은 아직 초기 단계이지만 가까운 장래에 경험을 변화시킬 것입니다. Python이 게임 개발에서 어떻게 수행되는지 알아보십시오.

DeepTabNine은 자동 생성 텍스트의 또 다른 예입니다. 다양한 프로그래밍 언어를 위한 ML 기반 코딩 자동 완성입니다. IDE 내에서 사용하기 위해 추가 기능으로 설치하고 빠르고 정확한 코드 제안의 이점을 누릴 수 있습니다. 이 NLP 도구의 고유한 버전을 만드는 방법을 살펴보겠습니다.

이 프로젝트에는 Open AI의 GPT-2 모델을 선택해야 합니다. 전체 사전 훈련된 모델을 구현하고 그 후에 상호 작용하는 것이 특히 쉽습니다. 온라인 자습서를 참조하여 Cortex 플랫폼을 사용하여 배포할 수 있습니다. 그리고 이것은 다음 NLP 프로젝트를 위한 완벽한 아이디어입니다!

읽기: 기계 학습 프로젝트 아이디어

5. 미디어 모니터

학생들을 위한 실습 NLP 프로젝트를 실험하기 시작하는 가장 좋은 아이디어 중 하나는 미디어 모니터에서 작업하는 것입니다. 현대 비즈니스 환경에서 사용자 의견은 브랜드 성공의 중요한 분모입니다. 고객은 소셜 미디어 및 기타 디지털 플랫폼에서 제품에 대한 느낌을 공개적으로 공유할 수 있습니다. 따라서 오늘날의 기업은 브랜드에 대한 온라인 언급을 추적하기를 원합니다. 이러한 모니터링 노력의 가장 중요한 부분은 기계 학습의 사용에서 비롯되었습니다.

예를 들어, 분석 플랫폼 Keyhole은 소셜 미디어 스트림의 모든 게시물을 필터링하고 긍정적, 중립적 또는 부정적 의견을 표시하는 감정 타임라인을 제공할 수 있습니다. 마찬가지로 ML 지원으로 뉴스 사이트를 검색합니다. 조직이 NLP를 적용하여 디지털 뉴스 소스에서 회사에 대한 감정을 측정할 수 있는 금융 부문의 경우를 생각해 보십시오.

이러한 미디어 분석은 고객 서비스를 개선할 수도 있습니다. 예를 들어, 금융 서비스 제공자는 관련 뉴스 이벤트(예: 기름 유출)를 모니터링하고 통찰력을 얻어 해당 산업에 보유하고 있는 고객을 지원할 수 있습니다.

다음 단계에 따라 이 주제에 대한 프로젝트를 실행할 수 있습니다.

• Flair 라이브러리에서 SequenceTagger 프레임워크를 사용합니다. (Flair는 명명된 엔터티 인식 문제를 처리하는 데 탁월한 PyTorch에 구축된 오픈 소스 리포지토리입니다.)
• Cortex의 Predictor API를 사용하여 Flair를 구현하십시오.

우리는 현재 인터넷, 개인 장치 및 소셜 미디어의 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 그리고 이 비정형 데이터의 가치를 활용하려는 비즈니스 요구가 증가함에 따라 NLP 도구의 사용은 향후 몇 년 동안 업계를 지배할 것입니다.

이러한 개발은 또한 혁신과 돌파구를 위한 모멘텀을 활성화할 것이며, 이는 대기업뿐만 아니라 중소기업에도 대안을 도입하는 데 영향을 미칠 것입니다.

더 읽어보기: AI 프로젝트 아이디어 및 초보자를 위한 주제

결론

이 기사에서는 기초 지식 소프트웨어 개발로 ML 모델을 구현하는 데 도움이 되는 몇 가지 NLP 프로젝트 를 다루었습니다 . 또한 이러한 제품의 실제 적용 가능성과 기능에 대해서도 논의했습니다. 따라서 이 주제를 참조점으로 사용하여 실용적인 기술을 연마하고 경력과 비즈니스를 발전시키십시오!

도구와 실습을 통해서만 인프라가 실제로 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다. 이제 NLP 프로젝트 가이드를 통해 수집한 모든 지식을 테스트하여 나만의 NLP 프로젝트를 구축하세요!

NLP 기술을 향상시키려면 이러한 NLP 프로젝트에 손을 대야 합니다. 기계 학습 온라인 과정에 대해 자세히 알아보려면 작업 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육, 30개 이상의 사례 연구 및 과제를 제공하는 IIIT-B & upGrad의 기계 학습 및 AI 경영자 PG 프로그램을 확인하십시오. , IIIT-B 동문 자격, 5개 이상의 실용적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원.