Projekty i tematy dotyczące przetwarzania języka naturalnego (NLP) dla początkujących [2022]

Projekty i tematy NLP

Przetwarzanie języka naturalnego lub NLP to komponent AI związany z interakcją między ludzkim językiem a komputerami. Kiedy jesteś początkującym w dziedzinie tworzenia oprogramowania, znalezienie projektów NLP, które pasują do Twoich potrzeb edukacyjnych, może być trudne. Zebraliśmy więc kilka przykładów na początek. Tak więc, jeśli jesteś początkującym ML, najlepszą rzeczą, jaką możesz zrobić, jest praca nad niektórymi projektami NLP.

W upGrad wierzymy w praktyczne podejście, ponieważ sama wiedza teoretyczna nie pomoże w pracy w czasie rzeczywistym. W tym artykule będziemy badać kilka interesujących projektów NLP, nad którymi początkujący mogą pracować, aby przetestować swoją wiedzę. W tym artykule znajdziesz najlepsze pomysły na projekty NLP dla początkujących, aby zdobyć praktyczne doświadczenie w NLP.

Ale najpierw zajmijmy się bardziej istotnym pytaniem, które musi czaić się w twoim umyśle: po co budować projekty NLP ?

Jeśli chodzi o kariery w tworzeniu oprogramowania, początkujący programiści muszą pracować nad własnymi projektami. Tworzenie rzeczywistych projektów to najlepszy sposób na doskonalenie swoich umiejętności i przekształcenie wiedzy teoretycznej w praktyczne doświadczenie.

NLP polega na analizie i obliczeniowej reprezentacji ludzkiego języka. Umożliwia komputerom reagowanie za pomocą wskazówek kontekstowych, tak jak zrobiłby to człowiek. Niektóre codzienne zastosowania NLP wokół nas obejmują sprawdzanie pisowni, autouzupełnianie, filtry spamu, wiadomości głosowe i wirtualni asystenci, tacy jak Alexa, Siri itp. Gdy zaczniesz pracować nad projektami NLP , będziesz mógł nie tylko przetestować swoje mocne i słabe strony , ale zyskasz również ekspozycję, która może być niezwykle pomocna w rozwoju Twojej kariery.

W ciągu ostatnich kilku lat NLP przyciągnęło znaczne zainteresowanie w różnych branżach. A pojawienie się technologii, takich jak rozpoznawanie tekstu i mowy, analiza sentymentu i komunikacja między maszyną a człowiekiem, zainspirowało kilka innowacji. Badania sugerują, że globalny rynek NLP osiągnie wartość rynkową 28,6 mld USD w 2026 roku.

Jeśli chodzi o tworzenie rzeczywistych aplikacji, znajomość podstaw uczenia maszynowego ma kluczowe znaczenie. Jednak nie jest konieczne posiadanie intensywnego przygotowania w matematyce lub informatyce teoretycznej. Dzięki podejściu opartemu na projektach możesz opracowywać i szkolić swoje modele nawet bez poświadczeń technicznych. Dowiedz się więcej o aplikacjach NLP.

Aby pomóc Ci w tej podróży, przygotowaliśmy listę pomysłów na projekty NLP , które są inspirowane rzeczywistymi produktami oprogramowania sprzedawanymi przez firmy. Możesz użyć tych zasobów, aby odświeżyć podstawy ML, zrozumieć ich zastosowania i zdobyć nowe umiejętności na etapie wdrażania. Im więcej eksperymentujesz z różnymi projektami NLP , tym więcej zdobywasz wiedzy.

Zanim przejdziemy do naszego spisu projektów NLP , najpierw zwróćmy uwagę na strukturę wyjaśniającą.

Plan realizacji projektu

Wszystkie projekty zawarte w tym artykule będą miały podobną architekturę, która jest podana poniżej:

• Wdrażanie wstępnie wytrenowanego modelu
• Wdrażanie modelu jako API
• Podłączanie API do głównej aplikacji

Ten wzorzec jest znany jako wnioskowanie w czasie rzeczywistym i przynosi wiele korzyści projektowi NLP. Po pierwsze, odciąża główną aplikację na serwer, który jest zbudowany wprost dla modeli ML. Dzięki temu proces obliczeniowy jest mniej uciążliwy. Następnie umożliwia uwzględnienie prognoz za pośrednictwem interfejsu API. I wreszcie, umożliwia wdrażanie interfejsów API i automatyzację całej infrastruktury za pomocą narzędzi typu open source, takich jak Cortex.

Oto podsumowanie tego, jak wdrożyć modele uczenia maszynowego za pomocą Cortex:

• Napisz skrypt Pythona do obsługi prognoz.
• Napisz plik konfiguracyjny, aby zdefiniować wdrożenie.
• Uruchom „wdrożenia cortex” z wiersza poleceń.

Teraz, gdy przedstawiliśmy Ci zarys, przejdźmy do naszej listy!

Oto kilka projektów NLP , nad którymi mogą pracować początkujący:

Pomysły na projekty NLP

Ta lista projektów NLP dla studentów jest odpowiednia dla początkujących, średniozaawansowanych i ekspertów. Te projekty NLP zapewnią Ci wszystkie praktyczne funkcje, których potrzebujesz, aby odnieść sukces w swojej karierze.

Co więcej, jeśli szukasz projektów NLP na ostatni rok , ta lista powinna Cię zachęcić. Więc bez zbędnych ceregieli przejdźmy od razu do niektórych projektów NLP, które wzmocnią twoją bazę i pozwolą ci wspinać się po drabinie.

Oto kilka pomysłów na projekt NLP, które powinny pomóc Ci zrobić krok naprzód we właściwym kierunku.

1. Bot obsługi klienta

Jednym z najlepszych pomysłów na rozpoczęcie eksperymentowania z praktycznymi projektami NLP dla studentów jest praca nad botem obsługi klienta. Konwencjonalny chatbot odpowiada na podstawowe zapytania klientów i rutynowe prośby za pomocą gotowych odpowiedzi. Ale te boty nie potrafią rozpoznać bardziej zniuansowanych pytań. Tak więc boty pomocnicze są teraz wyposażone w sztuczną inteligencję i technologie uczenia maszynowego, aby przezwyciężyć te ograniczenia. Oprócz rozumienia i porównywania danych wprowadzanych przez użytkowników, mogą samodzielnie generować odpowiedzi na pytania bez wcześniej pisanych odpowiedzi.

Na przykład Reply.ai zbudował niestandardowego bota opartego na ML, aby zapewnić obsługę klienta. Według firmy przeciętna organizacja może za pomocą swojego narzędzia obsłużyć prawie 40% przychodzących żądań wsparcia. Opiszmy teraz model wymagany do realizacji projektu inspirowanego tym produktem.

Możesz użyć DialoGPT firmy Microsoft, który jest wstępnie wytrenowanym modelem generowania odpowiedzi dialogowych. Rozszerza systemy PyTorch Transformers (od Hugging Face) i GPT-2 (od OpenAI) o zwracanie odpowiedzi na wprowadzone zapytania tekstowe. Możesz uruchomić całe wdrożenie DialoGPT za pomocą Cortex. Istnieje kilka repozytoriów dostępnych online do sklonowania. Po wdrożeniu interfejsu API połącz go z interfejsem użytkownika i zwiększ wydajność obsługi klienta!

Przeczytaj: Jak zrobić chatbota w Pythonie?

2. Identyfikator języka

Czy zauważyłeś, że Google Chrome może wykryć, w jakim języku napisana jest strona internetowa? Może to zrobić za pomocą identyfikatora języka opartego na modelu sieci neuronowej.

To doskonałe projekty NLP dla początkujących. Proces określania języka określonego zbioru tekstu polega na przeszukiwaniu różnych dialektów, slangów, wspólnych słów między różnymi językami i używania wielu języków na jednej stronie. Ale dzięki uczeniu maszynowemu to zadanie staje się znacznie prostsze.

Możesz skonstruować własny identyfikator języka za pomocą modelu fastText firmy Facebook. Model jest rozszerzeniem narzędzia word2vec i wykorzystuje osadzanie słów do zrozumienia języka. W tym przypadku wektory słów pozwalają mapować słowo na podstawie jego semantyki — na przykład po odjęciu wektora oznaczającego „mężczyznę” od wektora „króla” i dodaniu wektora oznaczającego „kobietę”, otrzymamy wektor dla "królowa."

Charakterystyczną cechą fastText jest to, że potrafi zrozumieć niejasne słowa, dzieląc je na n-gramy. Kiedy podaje mu nieznane słowo, analizuje mniejsze n-gramy lub obecne w nim znajome korzenie, aby znaleźć znaczenie. Wdrożenie fastTExt jako interfejsu API jest dość proste, zwłaszcza gdy możesz skorzystać z pomocy repozytoriów online.

3. Funkcja autouzupełniania oparta na ML

Autouzupełnianie zazwyczaj działa poprzez wyszukiwanie wartości klucza, w którym niekompletne terminy wprowadzone przez użytkownika są porównywane ze słownikiem, aby zasugerować możliwe opcje słów. Ta funkcja może zostać wykorzystana w uczeniu maszynowym, przewidując kolejne słowa lub frazy w wiadomości.

W tym przypadku model zostanie przeszkolony na danych wejściowych użytkownika zamiast odwoływania się do słownika statycznego. Doskonałym przykładem autouzupełniania opartego na ML jest opcja „Inteligentna odpowiedź” Gmaila, która generuje trafne odpowiedzi na Twoje e-maile. Zobaczmy teraz, jak możesz zbudować taką funkcję.

Do tego projektu możesz użyć modelu językowego RoBERTa. Został wprowadzony na Facebooku poprzez udoskonalenie techniki BERT firmy Google. Jego metodologia szkolenia i moc obliczeniowa przewyższają inne modele w wielu metrykach NLP.

Aby otrzymać prognozę za pomocą tego modelu, musisz najpierw załadować wytrenowaną wersję RoBERTA przez PyTorch Hub. Następnie użyj wbudowanej metody fill_mask(), która pozwoli Ci przekazać ciąg i pokierować Cię w kierunku miejsca, w którym RoBERTa przewidział następne słowo lub frazę. Następnie możesz wdrożyć RoBERTa jako interfejs API i napisać funkcję front-end, aby wysyłać zapytania do modelu za pomocą danych wejściowych użytkownika. Wzmianka o projektach NLP może sprawić, że twoje CV będzie wyglądać o wiele ciekawiej niż inne.

4. Predykcyjny generator tekstu

To jeden z ciekawszych projektów NLP. Czy słyszałeś kiedyś o grze AI Dungeon 2? Jest to klasyczny przykład tekstowej gry przygodowej zbudowanej w oparciu o model predykcji GPT-2. Gra jest wyszkolona na archiwum interaktywnej fikcji i demonstruje cuda automatycznie generowanego tekstu, wymyślając otwarte wątki. Chociaż uczenie maszynowe w obszarze tworzenia gier jest wciąż w początkowej fazie, ma zmienić doświadczenia w najbliższej przyszłości. Dowiedz się, jak Python radzi sobie w tworzeniu gier.

DeepTabNine służy jako kolejny przykład automatycznie generowanego tekstu. Jest to autouzupełnianie kodowania oparte na ML dla różnych języków programowania. Możesz zainstalować go jako dodatek do użycia w swoim środowisku IDE i korzystać z szybkich i dokładnych sugestii dotyczących kodu. Zobaczmy, jak możesz stworzyć własną wersję tego narzędzia NLP.

Powinieneś wybrać model GPT-2 Open AI do tego projektu. Szczególnie łatwo jest zaimplementować w pełni przeszkolony model, a następnie wchodzić z nim w interakcję. Możesz zapoznać się z samouczkami online, aby wdrożyć go za pomocą platformy Cortex. A to idealny pomysł na Twój kolejny projekt NLP!

Przeczytaj: Pomysły na projekty uczenia maszynowego

5. Monitor multimedialny

Jednym z najlepszych pomysłów na rozpoczęcie eksperymentowania z praktycznymi projektami NLP dla studentów jest praca na monitorze mediów. W nowoczesnym środowisku biznesowym opinia użytkowników jest kluczowym mianownikiem sukcesu Twojej marki. Klienci mogą otwarcie dzielić się opiniami na temat Twoich produktów w mediach społecznościowych i innych platformach cyfrowych. Dlatego dzisiejsze firmy chcą śledzić internetowe wzmianki o swojej marce. Najbardziej znaczącym uzupełnieniem tych wysiłków w zakresie monitorowania jest wykorzystanie uczenia maszynowego.

Na przykład platforma analityczna Keyhole może filtrować wszystkie posty w strumieniu mediów społecznościowych i dostarczać oś czasu nastrojów, która wyświetla pozytywną, neutralną lub negatywną opinię. Podobnie, wspierane przez ML przesiewanie witryn z wiadomościami. Weźmy na przykład sektor finansowy, w którym organizacje mogą stosować NLP, aby ocenić nastroje dotyczące ich firmy na podstawie cyfrowych źródeł wiadomości.

Taka analiza mediów może również poprawić obsługę klienta. Na przykład dostawcy usług finansowych mogą monitorować i uzyskiwać wgląd w istotne wydarzenia informacyjne (takie jak wycieki ropy), aby pomóc klientom posiadającym udziały w tej branży.

Możesz wykonać następujące kroki, aby wykonać projekt na ten temat:

• Użyj frameworka SequenceTagger z biblioteki Flair. (Flair to repozytorium open-source zbudowane na PyTorch, które doskonale radzi sobie z problemami z rozpoznawaniem nazwanych jednostek.)
• Użyj Predictor API firmy Cortex, aby zaimplementować Flair.

Obecnie doświadczamy gwałtownego wzrostu ilości danych z Internetu, urządzeń osobistych i mediów społecznościowych. A wraz z rosnącym zapotrzebowaniem biznesowym na wykorzystanie wartości z tych w dużej mierze nieustrukturyzowanych danych, wykorzystanie instrumentów NLP zdominuje branżę w nadchodzących latach.

Takie zmiany będą również nadawały impet innowacjom i przełomom, co wpłynie nie tylko na dużych graczy, ale także na małe firmy, które wprowadzą obejścia.

Przeczytaj także: Pomysły i tematy projektów AI dla początkujących

Wniosek

W tym artykule omówiliśmy niektóre projekty NLP, które pomogą Ci wdrożyć modele ML z tworzeniem podstawowej wiedzy. Omówiliśmy również rzeczywiste zastosowanie i funkcjonalność tych produktów. Wykorzystaj te tematy jako punkty odniesienia, aby doskonalić swoje praktyczne umiejętności i napędzać swoją karierę i biznes!

Tylko pracując z narzędziami i praktyką możesz zrozumieć, jak infrastruktura działa w rzeczywistości. Teraz śmiało przetestuj całą wiedzę, którą zebrałeś w naszym przewodniku po projektach NLP, aby zbudować własne projekty NLP!

Jeśli chcesz poprawić swoje umiejętności NLP, musisz zdobyć te projekty NLP. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o kursie online dotyczącym uczenia maszynowego, sprawdź program PG dla kadry kierowniczej IIIT-B i upGrad w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznych szkoleń, ponad 30 studiów przypadków i zadań , status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.