Proiecte și subiecte de procesare a limbajului natural (NLP) pentru începători [2022]

Proiecte și subiecte NLP

Procesarea limbajului natural sau NLP este o componentă AI care se ocupă de interacțiunea dintre limbajul uman și computere. Când ești începător în domeniul dezvoltării software, poate fi dificil să găsești proiecte NLP care să corespundă nevoilor tale de învățare. Așadar, am adunat câteva exemple pentru a vă ajuta să începeți. Deci, dacă sunteți un începător în ML, cel mai bun lucru pe care îl puteți face este să lucrați la unele proiecte NLP.

Noi, aici, la upGrad, credem într-o abordare practică, deoarece cunoștințele teoretice singure nu vor fi de ajutor într-un mediu de lucru în timp real. În acest articol, vom explora câteva proiecte NLP interesante la care pot lucra începătorii pentru a-și pune cunoștințele la încercare. În acest articol, veți găsi idei de proiecte de top NLP pentru începători pentru a obține experiență practică în NLP.

Dar mai întâi, să abordăm întrebarea mai pertinentă care trebuie să stea la pândă în mintea ta: de ce să construiești proiecte NLP ?

Când vine vorba de cariere în dezvoltarea de software, este o necesitate pentru dezvoltatorii aspiranți să lucreze la propriile proiecte. Dezvoltarea de proiecte în lumea reală este cea mai bună modalitate de a vă perfecționa abilitățile și de a vă materializa cunoștințele teoretice în experiență practică.

NLP înseamnă analiza și reprezentarea computerizată a limbajului uman. Echipează computerele să răspundă folosind indicii de context exact așa cum ar face un om. Unele aplicații de zi cu zi ale NLP în jurul nostru includ verificarea ortografică, completarea automată, filtrele de spam, mesajele text vocale și asistenți virtuali precum Alexa, Siri etc. Pe măsură ce începeți să lucrați la proiecte NLP , nu vă veți putea testa doar punctele forte și punctele slabe. , dar vei câștiga și expunere care poate fi extrem de utilă pentru a-ți stimula cariera.

În ultimii câțiva ani, NLP a atras o atenție considerabilă în toate industriile. Iar creșterea tehnologiilor precum recunoașterea textului și a vorbirii, analiza sentimentelor și comunicațiile de la mașină la om a inspirat mai multe inovații. Cercetările sugerează că piața globală NLP va atinge valoarea de piață de 28,6 miliarde USD în 2026.

Când vine vorba de construirea de aplicații din viața reală, cunoașterea elementelor de bază ale învățării automate este crucială. Cu toate acestea, nu este esențial să aveți o pregătire intensivă în matematică sau informatică teoretică. Cu o abordare bazată pe proiecte, vă puteți dezvolta și antrena modelele chiar și fără acreditări tehnice. Aflați mai multe despre aplicațiile NLP.

Pentru a vă ajuta în această călătorie, am întocmit o listă de idei de proiecte NLP , care sunt inspirate de produsele software efective vândute de companii. Puteți folosi aceste resurse pentru a vă perfecționa elementele fundamentale ML, pentru a înțelege aplicațiile acestora și pentru a acumula noi abilități în timpul etapei de implementare. Cu cât experimentezi mai multe proiecte NLP , cu atât vei dobândi mai multe cunoștințe.

Înainte de a ne aprofunda în gama noastră de proiecte NLP , să remarcăm mai întâi structura explicativă.

Planul de implementare a proiectului

Toate proiectele incluse în acest articol vor avea o arhitectură similară, care este prezentată mai jos:

• Implementarea unui model pre-instruit
• Implementarea modelului ca API
• Conectarea API-ului la aplicația dvs. principală

Acest model este cunoscut sub denumirea de inferență în timp real și aduce multiple beneficii designului dvs. NLP. În primul rând, vă descarcă aplicația principală pe un server care este construit în mod explicit pentru modelele ML. Deci, face procesul de calcul mai puțin greoi. În continuare, vă permite să încorporați predicții printr-un API. Și, în sfârșit, vă permite să implementați API-urile și să automatizați întreaga infrastructură utilizând instrumente open-source, cum ar fi Cortex.

Iată un rezumat al modului în care puteți implementa modele de învățare automată cu Cortex:

• Scrieți un script Python pentru a furniza predicții.
• Scrieți un fișier de configurare pentru a vă defini implementarea.
• Rulați „cortex deploys” din linia de comandă.

Acum că v-am dat schița, permiteți-ne să trecem la lista noastră!

Așadar, iată câteva proiecte NLP la care pot lucra începătorii:

Idei de proiecte NLP

Această listă de proiecte NLP pentru studenți este potrivită pentru începători, intermediari și experți. Aceste proiecte NLP vă vor ajuta să mergeți cu toate aspectele practice de care aveți nevoie pentru a reuși în carieră.

În plus, dacă sunteți în căutarea unor proiecte NLP pentru ultimul an , această listă ar trebui să vă încurajeze. Așa că, fără alte prelungiri, haideți să sărim direct în câteva proiecte NLP care vă vor întări baza și vă vor permite să urcați pe scară.

Iată câteva idei de proiecte NLP care ar trebui să vă ajute să faceți un pas înainte în direcția corectă.

1. Un bot de asistență pentru clienți

Una dintre cele mai bune idei pentru a începe să vă experimentați proiecte practice NLP pentru studenți este să lucrați la botul de asistență pentru clienți. Un chatbot convențional răspunde întrebărilor de bază ale clienților și solicitărilor de rutină cu răspunsuri predefinite. Dar acești roboți nu pot recunoaște întrebări mai nuanțate. Deci, roboții de asistență sunt acum echipați cu inteligență artificială și tehnologii de învățare automată pentru a depăși aceste limitări. Pe lângă înțelegerea și compararea intrărilor utilizatorilor, aceștia pot genera singuri răspunsuri la întrebări fără răspunsuri pre-scrise.

De exemplu, Reply.ai a creat un bot personalizat bazat pe ML pentru a oferi asistență clienților. Potrivit companiei, o organizație medie se poate ocupa de aproape 40% din solicitările sale de asistență inbound cu instrumentul lor. Acum, să descriem modelul necesar implementării unui proiect inspirat de acest produs.

Puteți utiliza DialoGPT de la Microsoft, care este un model de generare a răspunsului la dialog pre-antrenat. Extinde sistemele PyTorch Transformers (de la Hugging Face) și GPT-2 (de la OpenAI) pentru a returna răspunsuri la întrebările de text introduse. Puteți rula o întreagă implementare DialoGPT cu Cortex. Există mai multe depozite disponibile online pe care le puteți clona. Odată ce ați implementat API-ul, conectați-l la interfața de utilizare frontală și îmbunătățiți eficiența serviciului pentru clienți!

Citește: Cum să faci chatbot în Python?

2. Un identificator de limbă

Ați observat că Google Chrome poate detecta în ce limbă este scrisă o pagină web? Poate face acest lucru utilizând un identificator de limbă bazat pe un model de rețea neuronală.

Acesta este un proiect NLP excelent pentru începători. Procesul de determinare a limbii unui anumit corp de text implică scotocirea prin diferite dialecte, argouri, cuvinte comune între diferite limbi și utilizarea mai multor limbi într-o singură pagină. Dar odată cu învățarea automată, această sarcină devine mult mai simplă.

Vă puteți construi propriul identificator de limbă cu modelul fastText de la Facebook. Modelul este o extensie a instrumentului word2vec și folosește încorporarea cuvintelor pentru a înțelege o limbă. Aici, vectorii de cuvinte vă permit să mapați un cuvânt pe baza semanticii sale - de exemplu, la scăderea vectorului pentru „mascul” din vectorul „rege” și adăugarea vectorului pentru „femeie”, veți ajunge cu vectorul pentru "regină."

O caracteristică distinctivă a fastText este că poate înțelege cuvinte obscure prin descompunerea lor în n-grame. Când i se dă un cuvânt necunoscut, analizează n-gramele mai mici sau rădăcinile familiare prezente în el pentru a găsi sensul. Implementarea fastTExt ca API este destul de simplă, mai ales când puteți primi ajutor de la depozitele online.

3. O funcție de completare automată bazată pe ML

Completarea automată funcționează de obicei prin căutarea valorii cheie, în care termenii incompleti introduși de utilizator sunt comparați cu un dicționar pentru a sugera posibile opțiuni de cuvinte. Această funcție poate fi luată la un nivel superior cu învățarea automată, prezicând următoarele cuvinte sau expresii din mesajul dvs.

Aici, modelul va fi instruit pe intrările utilizatorului în loc să facă referire la un dicționar static. Un prim exemplu de completare automată bazată pe ML este opțiunea „Răspuns inteligent” din Gmail, care generează răspunsuri relevante la e-mailurile tale. Acum, haideți să vedem cum puteți construi o astfel de caracteristică.

Pentru acest proiect, puteți utiliza modelul de limbaj Roberta. A fost introdus pe Facebook prin îmbunătățirea tehnicii BERT de la Google. Metodologia sa de antrenament și puterea de calcul depășesc alte modele în multe valori NLP.

Pentru a primi predicția folosind acest model, mai întâi ar trebui să încărcați un RoBERTa pre-antrenat prin PyTorch Hub. Apoi, utilizați metoda încorporată a fill_mask(), care vă va permite să treceți într-un șir și să vă ghidați în direcția în care Roberta ar prezice următorul cuvânt sau frază. După aceasta, puteți implementa RoBERTa ca API și puteți scrie o funcție frontală pentru a vă interoga modelul cu intrarea utilizatorului. Menționarea proiectelor NLP poate ajuta CV-ul să pară mult mai interesant decât altele.

4. Un generator de text predictiv

Acesta este unul dintre proiectele interesante NLP. Ați auzit vreodată de jocul AI Dungeon 2? Este un exemplu clasic de joc de aventură text construit folosind modelul de predicție GPT-2. Jocul este antrenat pe o arhivă de ficțiune interactivă și demonstrează minunile textului generat automat, creând povești deschise. Deși învățarea automată în domeniul dezvoltării jocurilor este încă într-un stadiu incipient, este setat să transforme experiențele în viitorul apropiat. Aflați cum funcționează python în dezvoltarea jocurilor.

DeepTabNine servește ca un alt exemplu de text generat automat. Este o completare automată de codare bazată pe ML pentru o varietate de limbaje de programare. Îl puteți instala ca supliment pe care să îl utilizați în IDE-ul dvs. și să beneficiați de sugestii de cod rapide și precise. Să vedem cum vă puteți crea propria versiune a acestui instrument NLP.

Ar trebui să alegeți modelul GPT-2 al Open AI pentru acest proiect. Este deosebit de ușor să implementezi un model complet pre-antrenat și să interacționezi cu acesta ulterior. Puteți consulta tutorialele online pentru a-l implementa folosind platforma Cortex. Și aceasta este ideea perfectă pentru următorul tău proiect NLP!

Citiți: Idei de proiecte de învățare automată

5. Un monitor media

Una dintre cele mai bune idei pentru a începe să vă experimentați proiecte practice NLP pentru studenți este lucrul pe monitorul media. În mediul de afaceri modern, opinia utilizatorului este un numitor crucial al succesului mărcii dumneavoastră. Clienții pot împărtăși în mod deschis ce simt despre produsele dvs. pe rețelele sociale și alte platforme digitale. Prin urmare, companiile de astăzi doresc să urmărească mențiunile online ale mărcii lor. Cel mai important impuls pentru aceste eforturi de monitorizare a venit din utilizarea învățării automate.

De exemplu, platforma de analiză Keyhole poate filtra toate postările din fluxul dvs. de socializare și vă poate oferi o cronologie a sentimentelor care afișează opinia pozitivă, neutră sau negativă. În mod similar, o cercetare susținută de ML prin site-urile de știri. Luați cazul sectorului financiar în care organizațiile pot aplica NLP pentru a evalua sentimentul despre compania lor din surse de știri digitale.

O astfel de analiză media poate îmbunătăți, de asemenea, serviciul pentru clienți. De exemplu, furnizorii de servicii financiare pot monitoriza și obține informații din evenimentele relevante de știri (cum ar fi scurgerile de petrol) pentru a ajuta clienții care dețin participații în acea industrie.

Puteți urma acești pași pentru a executa un proiect pe această temă:

• Utilizați cadrul SequenceTagger din biblioteca Flair. (Flair este un depozit open-source construit pe PyTorch care excelează în rezolvarea problemelor de recunoaștere a entităților numite.)
• Utilizați API-ul Cortex Predictor pentru a implementa Flair.

În prezent, întâmpinăm o creștere exponențială a datelor de pe internet, dispozitive personale și rețele sociale. Și odată cu nevoia în creștere a afacerilor de a valorifica valoarea din aceste date în mare măsură nestructurate, utilizarea instrumentelor NLP va domina industria în următorii ani.

Astfel de evoluții vor declanșa, de asemenea, impulsul pentru inovații și descoperiri, care vor avea impact nu numai pe jucătorii mari, ci și vor influența întreprinderile mici să introducă soluții alternative.

Citește și: Idei de proiecte AI și subiecte pentru începători

Concluzie

În acest articol, am acoperit câteva proiecte NLP care vă vor ajuta să implementați modele ML cu dezvoltare software de cunoștințe rudimentare. De asemenea, am discutat despre aplicabilitatea și funcționalitatea în lumea reală a acestor produse. Așadar, folosiți aceste subiecte ca puncte de referință pentru a vă perfecționa abilitățile practice și pentru a vă propulsa cariera și afacerea înainte!

Numai lucrând cu instrumente și practică puteți înțelege cum funcționează infrastructurile în realitate. Acum, mergeți mai departe și puneți la încercare toate cunoștințele pe care le-ați adunat prin ghidul nostru de proiecte NLP pentru a vă construi propriile proiecte NLP!

Dacă doriți să vă îmbunătățiți abilitățile NLP, trebuie să puneți mâna pe aceste proiecte NLP. Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre cursul online de învățare automată, consultați Programul Executive PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini. , statutul de absolvenți IIIT-B, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.