Projetos e tópicos de processamento de linguagem natural (PLN) para iniciantes [2022]

Projetos e tópicos de PNL

O Processamento de Linguagem Natural ou PNL é um componente de IA preocupado com a interação entre a linguagem humana e os computadores. Quando você é iniciante na área de desenvolvimento de software, pode ser complicado encontrar projetos de PNL que atendam às suas necessidades de aprendizado. Então, reunimos alguns exemplos para você começar. Então, se você é um iniciante em ML, a melhor coisa que você pode fazer é trabalhar em alguns projetos de PNL.

Nós, aqui na upGrad, acreditamos em uma abordagem prática, pois o conhecimento teórico por si só não ajudará em um ambiente de trabalho em tempo real. Neste artigo, exploraremos alguns projetos interessantes de PNL nos quais os iniciantes podem trabalhar para testar seus conhecimentos. Neste artigo, você encontrará as principais ideias de projetos de PNL para iniciantes obterem experiência prática em PNL.

Mas primeiro, vamos abordar a questão mais pertinente que deve estar à espreita em sua mente: por que construir projetos de PNL ?

Quando se trata de carreiras em desenvolvimento de software, é obrigatório que aspirantes a desenvolvedores trabalhem em seus próprios projetos. Desenvolver projetos do mundo real é a melhor maneira de aprimorar suas habilidades e materializar seu conhecimento teórico em experiência prática.

A PNL trata de analisar e representar a linguagem humana computacionalmente. Ele equipa os computadores para responder usando pistas de contexto, assim como um humano faria. Algumas aplicações diárias de PNL ao nosso redor incluem verificação ortográfica, preenchimento automático, filtros de spam, mensagens de texto de voz e assistentes virtuais como Alexa, Siri, etc. , mas você também ganhará exposição que pode ser imensamente útil para impulsionar sua carreira.

Nos últimos anos, a PNL atraiu atenção considerável em todos os setores. E o surgimento de tecnologias como reconhecimento de texto e fala, análise de sentimentos e comunicações de máquina para homem inspirou várias inovações. Pesquisas sugerem que o mercado global de PNL atingirá US$ 28,6 bilhões em valor de mercado em 2026.

Quando se trata de criar aplicativos da vida real, o conhecimento básico de aprendizado de máquina é crucial. No entanto, não é essencial ter uma formação intensiva em matemática ou ciência da computação teórica. Com uma abordagem baseada em projetos, você pode desenvolver e treinar seus modelos mesmo sem credenciais técnicas. Saiba mais sobre as aplicações de PNL.

Para ajudá-lo nessa jornada, compilamos uma lista de ideias de projetos de PNL , que são inspiradas em produtos de software reais vendidos por empresas. Você pode usar esses recursos para aprimorar seus fundamentos de ML, entender seus aplicativos e adquirir novas habilidades durante o estágio de implementação. Quanto mais você experimenta com diferentes projetos de PNL , mais conhecimento você ganha.

Antes de mergulharmos em nossa linha de projetos de PNL , vamos primeiro observar a estrutura explicativa.

O plano de implementação do projeto

Todos os projetos incluídos neste artigo terão uma arquitetura semelhante, que é apresentada abaixo:

• Implementando um modelo pré-treinado
• Como implantar o modelo como uma API
• Conectando a API ao seu aplicativo principal

Esse padrão é conhecido como inferência em tempo real e traz vários benefícios ao seu projeto de PNL. Em primeiro lugar, ele descarrega seu aplicativo principal para um servidor que é construído explicitamente para modelos de ML. Assim, torna o processo de computação menos complicado. Em seguida, permite incorporar previsões por meio de uma API. E, finalmente, permite implantar as APIs e automatizar toda a infraestrutura usando ferramentas de código aberto, como o Cortex.

Aqui está um resumo de como você pode implantar modelos de aprendizado de máquina com o Cortex:

• Escreva um script Python para fornecer previsões.
• Grave um arquivo de configuração para definir sua implantação.
• Execute 'implantações do córtex' na sua linha de comando.

Agora que lhe demos o esboço, vamos passar para a nossa lista!

Então, aqui estão alguns projetos de PNL nos quais iniciantes podem trabalhar:

Ideias de projetos de PNL

Esta lista de projetos de PNL para estudantes é adequada para iniciantes, intermediários e especialistas. Esses projetos de PNL irão ajudá-lo com todos os aspectos práticos que você precisa para ter sucesso em sua carreira.

Além disso, se você estiver procurando por projetos de PNL para o último ano , esta lista deve ajudá-lo. Então, sem mais delongas, vamos direto para alguns projetos de PNL que fortalecerão sua base e permitirão que você suba a escada.

Aqui estão algumas ideias de projetos de PNL que devem ajudá-lo a dar um passo à frente na direção certa.

1. Um bot de suporte ao cliente

Uma das melhores ideias para começar a experimentar seus projetos práticos de PNL para estudantes é trabalhar no bot de suporte ao cliente. Um chatbot convencional responde a consultas básicas de clientes e solicitações de rotina com respostas prontas. Mas esses bots não conseguem reconhecer perguntas mais sutis. Assim, os bots de suporte agora estão equipados com inteligência artificial e tecnologias de aprendizado de máquina para superar essas limitações. Além de entender e comparar as entradas do usuário, eles podem gerar respostas para perguntas por conta própria, sem respostas pré-escritas.

Por exemplo, a Reply.ai criou um bot personalizado com tecnologia de ML para fornecer suporte ao cliente. Segundo a empresa, uma organização média pode atender quase 40% de suas solicitações de suporte inbound com sua ferramenta. Agora, vamos descrever o modelo necessário para implementar um projeto inspirado neste produto.

Você pode usar o DialoGPT da Microsoft, que é um modelo de geração de resposta de diálogo pré-treinado. Ele estende os sistemas de PyTorch Transformers (de Hugging Face) e GPT-2 (de OpenAI) para retornar respostas às consultas de texto inseridas. Você pode executar uma implantação completa do DialoGPT com o Cortex. Existem vários repositórios disponíveis online para você clonar. Depois de implantar a API, conecte-a à interface do usuário de front-end e melhore a eficiência do atendimento ao cliente!

Leia: Como fazer chatbot em Python?

2. Um identificador de idioma

Você notou que o Google Chrome pode detectar em qual idioma uma página da web é escrita? Ele pode fazer isso usando um identificador de linguagem baseado em um modelo de rede neural.

Este é um excelente projeto de PNL para iniciantes. O processo de determinar o idioma de um determinado corpo de texto envolve vasculhar diferentes dialetos, gírias, palavras comuns entre diferentes idiomas e o uso de vários idiomas em uma página. Mas com o aprendizado de máquina, essa tarefa se torna muito mais simples.

Você pode construir seu próprio identificador de idioma com o modelo fastText do Facebook. O modelo é uma extensão da ferramenta word2vec e usa incorporação de palavras para entender um idioma. Aqui, vetores de palavras permitem mapear uma palavra com base em sua semântica – por exemplo, ao subtrair o vetor para “macho” do vetor para “rei” e adicionar o vetor para “feminino”, você terminará com o vetor para "rainha."

Uma característica distintiva do fastText é que ele pode entender palavras obscuras dividindo-as em n-gramas. Quando recebe uma palavra desconhecida, analisa os n-gramas menores, ou as raízes familiares presentes nele para encontrar o significado. A implantação do fastTExt como uma API é bastante simples, especialmente quando você pode obter ajuda de repositórios online.

3. Um recurso de preenchimento automático baseado em ML

O preenchimento automático normalmente funciona por meio da pesquisa de valor de chave, em que os termos incompletos inseridos pelo usuário são comparados a um dicionário para sugerir possíveis opções de palavras. Esse recurso pode ser aprimorado com o aprendizado de máquina, prevendo as próximas palavras ou frases em sua mensagem.

Aqui, o modelo será treinado nas entradas do usuário em vez de referenciar um dicionário estático. Um excelente exemplo de preenchimento automático baseado em ML é a opção "Resposta inteligente" do Gmail, que gera respostas relevantes aos seus e-mails. Agora, vamos ver como você pode construir esse recurso.

Para este projeto, você pode usar o modelo de linguagem RoBERTa. Foi introduzido no Facebook melhorando a técnica BERT do Google. Sua metodologia de treinamento e poder computacional superam outros modelos em muitas métricas de PNL.

Para receber sua previsão usando este modelo, primeiro você precisa carregar um RoBERTa pré-treinado por meio do PyTorch Hub. Em seguida, use o método interno de fill_mask(), que permitiria que você passasse uma string e guiasse sua direção para onde RoBERTa preveria a próxima palavra ou frase. Depois disso, você pode implantar o RoBERTa como uma API e escrever uma função de front-end para consultar seu modelo com entrada do usuário. Mencionar projetos de PNL pode ajudar seu currículo a parecer muito mais interessante do que outros.

4. Um gerador de texto preditivo

Este é um dos projetos interessantes de PNL. Você já ouviu falar do jogo AI Dungeon 2? É um exemplo clássico de um jogo de aventura de texto construído usando o modelo de previsão GPT-2. O jogo é treinado em um arquivo de ficção interativa e demonstra as maravilhas do texto gerado automaticamente, criando histórias abertas. Embora o aprendizado de máquina na área de desenvolvimento de jogos ainda esteja em estágio inicial, ele deve transformar experiências em um futuro próximo. Saiba como o python se comporta no desenvolvimento de jogos.

DeepTabNine serve como outro exemplo de texto gerado automaticamente. É um autocomplete de codificação baseado em ML para uma variedade de linguagens de programação. Você pode instalá-lo como um complemento para usar em seu IDE e se beneficiar de sugestões de código rápidas e precisas. Vamos ver como você pode criar sua própria versão desta ferramenta de PNL.

Você deve optar pelo modelo GPT-2 da Open AI para este projeto. É particularmente fácil implementar um modelo pré-treinado completo e interagir com ele posteriormente. Você pode consultar os tutoriais online para implantá-lo usando a plataforma Cortex. E esta é a ideia perfeita para o seu próximo projeto de PNL!

Leia: Ideias de projetos de aprendizado de máquina

5. Um monitor de mídia

Uma das melhores ideias para começar a experimentar seus projetos práticos de PNL para estudantes é trabalhar no monitor de mídia. No ambiente empresarial moderno, a opinião do usuário é um denominador crucial do sucesso da sua marca. Os clientes podem compartilhar abertamente como se sentem sobre seus produtos nas mídias sociais e outras plataformas digitais. Portanto, as empresas de hoje desejam rastrear as menções on-line de sua marca. O impulso mais significativo para esses esforços de monitoramento veio do uso do aprendizado de máquina.

Por exemplo, a plataforma de análise Keyhole pode filtrar todas as postagens em seu fluxo de mídia social e fornecer uma linha do tempo de sentimento que exibe a opinião positiva, neutra ou negativa. Da mesma forma, uma peneira apoiada por ML em sites de notícias. Veja o caso do setor financeiro, onde as organizações podem aplicar a PNL para avaliar o sentimento sobre sua empresa a partir de fontes de notícias digitais.

Essa análise de mídia também pode melhorar o atendimento ao cliente. Por exemplo, os provedores de serviços financeiros podem monitorar e obter informações de eventos de notícias relevantes (como derramamentos de óleo) para ajudar os clientes que possuem participações nesse setor.

Você pode seguir estas etapas para executar um projeto sobre este tópico:

• Use a estrutura SequenceTagger da biblioteca Flair. (Flair é um repositório de código aberto construído em PyTorch que se destaca em lidar com problemas de Reconhecimento de Entidade Nomeada.)
• Use a API Predictor do Cortex para implementar o Flair.

Atualmente, estamos experimentando um aumento exponencial de dados da Internet, dispositivos pessoais e mídias sociais. E com a crescente necessidade comercial de aproveitar o valor desses dados amplamente não estruturados, o uso de instrumentos de PNL dominará o setor nos próximos anos.

Esses desenvolvimentos também impulsionarão o impulso para inovações e avanços, que afetarão não apenas os grandes players, mas também influenciarão as pequenas empresas a introduzir soluções alternativas.

Leia também: Ideias e tópicos de projetos de IA para iniciantes

Conclusão

Neste artigo, abordamos alguns projetos de PNL que ajudarão você a implementar modelos de ML com desenvolvimento de software de conhecimento rudimentar. Também discutimos a aplicabilidade e a funcionalidade desses produtos no mundo real. Portanto, use esses tópicos como pontos de referência para aprimorar suas habilidades práticas e impulsionar sua carreira e seus negócios!

Somente trabalhando com ferramentas e prática você pode entender como as infraestruturas funcionam na realidade. Agora vá em frente e teste todo o conhecimento que você reuniu através do nosso guia de projetos de PNL para construir seus próprios projetos de PNL!

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