Проекты и темы по обработке естественного языка (NLP) для начинающих [2022]

НЛП проекты и темы

Обработка естественного языка или НЛП — это компонент ИИ, связанный с взаимодействием между человеческим языком и компьютерами. Когда вы новичок в области разработки программного обеспечения, может быть сложно найти проекты НЛП , соответствующие вашим потребностям в обучении. Итак, мы собрали несколько примеров, чтобы вы начали. Итак, если вы новичок в машинном обучении, лучшее, что вы можете сделать, — это поработать над некоторыми проектами НЛП.

Мы в upGrad верим в практический подход, поскольку одни теоретические знания не помогут в рабочей среде в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим некоторые интересные проекты НЛП, над которыми могут работать новички, чтобы проверить свои знания. В этой статье вы найдете лучшие идеи проектов НЛП для начинающих, чтобы получить практический опыт в НЛП.

Но сначала давайте обратимся к более уместному вопросу, который, должно быть, затаился в вашем уме: зачем создавать проекты НЛП ?

Когда дело доходит до карьеры в разработке программного обеспечения, начинающие разработчики должны работать над своими собственными проектами. Разработка реальных проектов — лучший способ отточить свои навыки и воплотить теоретические знания в практический опыт.

НЛП — это анализ и компьютерное представление человеческого языка. Он позволяет компьютерам реагировать, используя контекстные подсказки, как это сделал бы человек. Некоторые повседневные приложения НЛП вокруг нас включают проверку орфографии, автозаполнение, спам-фильтры, обмен голосовыми текстовыми сообщениями и виртуальных помощников, таких как Alexa, Siri и т. д. Когда вы начнете работать над проектами НЛП , вы сможете не только проверить свои сильные и слабые стороны , но вы также получите известность, которая может быть чрезвычайно полезна для продвижения вашей карьеры.

В последние несколько лет НЛП привлекло значительное внимание в различных отраслях. А развитие таких технологий, как распознавание текста и речи, анализ настроений и общение между машинами и людьми, вдохновило на несколько инноваций. Исследования показывают, что в 2026 году рыночная стоимость мирового рынка НЛП достигнет 28,6 млрд долларов США.

Когда дело доходит до создания реальных приложений, знание основ машинного обучения имеет решающее значение. Однако не обязательно иметь глубокие знания в области математики или теоретической информатики. Благодаря проектному подходу вы можете разрабатывать и обучать свои модели даже без технических знаний. Узнайте больше о приложениях НЛП.

Чтобы помочь вам в этом путешествии, мы составили список идей проектов НЛП , вдохновленных реальными программными продуктами, продаваемыми компаниями. Вы можете использовать эти ресурсы, чтобы освежить свои основы машинного обучения, понять их приложения и приобрести новые навыки на этапе внедрения. Чем больше вы экспериментируете с различными проектами НЛП , тем больше знаний вы приобретаете.

Прежде чем мы углубимся в нашу линейку проектов НЛП , давайте сначала отметим объяснительную структуру.

План реализации проекта

Все проекты, включенные в эту статью, будут иметь аналогичную архитектуру, которая приведена ниже:

• Реализация предварительно обученной модели
• Развертывание модели как API
• Подключение API к вашему основному приложению

Этот паттерн известен как логический вывод в реальном времени и дает множество преимуществ при разработке НЛП. Во-первых, он переносит ваше основное приложение на сервер, созданный специально для моделей машинного обучения. Таким образом, процесс вычислений становится менее громоздким. Затем он позволяет вам включать прогнозы через API. И, наконец, он позволяет развертывать API и автоматизировать всю инфраструктуру с помощью инструментов с открытым исходным кодом, таких как Cortex.

Вот краткое изложение того, как вы можете развернуть модели машинного обучения с помощью Cortex:

• Напишите скрипт Python для обслуживания прогнозов.
• Напишите файл конфигурации, чтобы определить ваше развертывание.
• Запустите «развертывание коры» из командной строки.

Теперь, когда мы дали вам схему, давайте перейдем к нашему списку!

Итак, вот несколько проектов НЛП , над которыми могут работать новички:

Идеи проекта НЛП

Этот список проектов НЛП для студентов подходит для начинающих, средних и экспертов. Эти проекты НЛП помогут вам приступить ко всем практическим занятиям, необходимым для достижения успеха в вашей карьере.

Кроме того, если вы ищете проекты НЛП на последний год , этот список поможет вам в работе. Итак, без лишних слов, давайте сразу перейдем к некоторым проектам НЛП , которые укрепят вашу базу и позволят вам подняться по лестнице.

Вот некоторые идеи проекта НЛП, которые должны помочь вам сделать шаг вперед в правильном направлении.

1. Бот поддержки клиентов

Одна из лучших идей, чтобы начать экспериментировать с практическими проектами НЛП для студентов , — это работа над ботом поддержки клиентов. Обычный чат-бот отвечает на основные запросы клиентов и рутинные запросы готовыми ответами. Но эти боты не могут распознавать более тонкие вопросы. Таким образом, боты поддержки теперь оснащены технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения для преодоления этих ограничений. Помимо понимания и сравнения вводимых пользователем данных, они могут самостоятельно генерировать ответы на вопросы без предварительно написанных ответов.

Например, Reply.ai создала собственного бота на базе машинного обучения для поддержки клиентов. По данным компании, средняя организация может позаботиться о почти 40% входящих запросов на поддержку с помощью своего инструмента. Теперь давайте опишем модель, необходимую для реализации проекта, вдохновленного этим продуктом.

Вы можете использовать DialoGPT от Microsoft, который представляет собой предварительно обученную модель генерации диалоговых ответов. Он расширяет возможности систем PyTorch Transformers (от Hugging Face) и GPT-2 (от OpenAI) для возврата ответов на введенные текстовые запросы. Вы можете запустить все развертывание DialoGPT с помощью Cortex. В Интернете доступно несколько репозиториев для клонирования. Развернув API, подключите его к интерфейсному интерфейсу и повысьте эффективность обслуживания клиентов!

Читайте: Как сделать чат-бота на Python?

2. Идентификатор языка

Вы заметили, что Google Chrome может определить, на каком языке написана веб-страница? Это можно сделать с помощью идентификатора языка на основе модели нейронной сети.

Это отличные проекты НЛП для начинающих. Процесс определения языка конкретного текста включает в себя изучение различных диалектов, сленгов, общих слов между разными языками и использование нескольких языков на одной странице. Но с машинным обучением эта задача становится намного проще.

Вы можете создать свой собственный языковой идентификатор с помощью модели fastText от Facebook. Модель является расширением инструмента word2vec и использует встраивание слов для понимания языка. Здесь векторы слов позволяют отображать слово на основе его семантики — например, вычитая вектор «мужской» из вектора «король» и добавляя вектор «женский», вы получите вектор для "Королева."

Отличительной особенностью fastText является то, что он может понимать непонятные слова, разбивая их на n-граммы. Когда ему дается незнакомое слово, он анализирует меньшие n-граммы или присутствующие в нем знакомые корни, чтобы найти значение. Развернуть fastTExt в качестве API довольно просто, особенно если вы можете воспользоваться помощью онлайн-репозиториев.

3. Функция автозаполнения на основе машинного обучения

Автозаполнение обычно работает через поиск значения ключа, при котором неполные термины, введенные пользователем, сравниваются со словарем, чтобы предложить возможные варианты слов. Эту функцию можно улучшить с помощью машинного обучения, предсказывая следующие слова или фразы в вашем сообщении.

Здесь модель будет обучаться на пользовательском вводе, а не на статическом словаре. Ярким примером автозаполнения на основе машинного обучения является опция «Умный ответ» Gmail, которая генерирует релевантные ответы на ваши электронные письма. Теперь давайте посмотрим, как вы можете создать такую ​​​​функцию.

Для этого проекта вы можете использовать языковую модель RoBERTa. Он был представлен в Facebook путем улучшения метода Google BERT. Его методология обучения и вычислительная мощность превосходят другие модели по многим показателям НЛП.

Чтобы получить свой прогноз с использованием этой модели, вам сначала нужно загрузить предварительно обученный RoBERTa через PyTorch Hub. Затем используйте встроенный метод fill_mask(), который позволит вам передать строку и направить вас туда, где RoBERTa будет предсказывать следующее слово или фразу. После этого вы можете развернуть RoBERTa как API и написать интерфейсную функцию для запроса вашей модели с пользовательским вводом. Упоминание проектов НЛП может помочь вашему резюме выглядеть намного интереснее, чем другие.

4. Генератор интеллектуального текста

Это один из интересных проектов НЛП. Вы когда-нибудь слышали об игре AI Dungeon 2? Это классический пример текстовой приключенческой игры, построенной с использованием модели предсказания GPT-2. Игра основана на архиве интерактивной фантастики и демонстрирует чудеса автоматически сгенерированного текста, придумывая сюжетные линии с открытым концом. Хотя машинное обучение в области разработки игр все еще находится на начальной стадии, в ближайшем будущем оно изменит опыт. Узнайте, как Python работает в разработке игр.

DeepTabNine служит еще одним примером автоматически сгенерированного текста. Это автозаполнение кода на основе ML для различных языков программирования. Вы можете установить его как надстройку для использования в вашей среде IDE и получать быстрые и точные рекомендации по коду. Давайте посмотрим, как вы можете создать свою собственную версию этого инструмента НЛП.

Для этого проекта вам следует выбрать модель Open AI GPT-2. Особенно легко реализовать полную предварительно обученную модель и после этого взаимодействовать с ней. Вы можете обратиться к онлайн-учебникам, чтобы развернуть его с помощью платформы Cortex. И это идеальная идея для вашего следующего проекта НЛП!

Читайте: Идеи проекта машинного обучения

5. Медиа-монитор

Одна из лучших идей, чтобы начать экспериментировать с практическими проектами НЛП для студентов, — это работа с медиа-монитором. В современной бизнес-среде мнение пользователей является решающим фактором успеха вашего бренда. Клиенты могут открыто делиться своим мнением о ваших продуктах в социальных сетях и на других цифровых платформах. Поэтому современные компании хотят отслеживать онлайн-упоминания своего бренда. Наиболее существенным толчком к этим усилиям по мониторингу стало использование машинного обучения.

Например, аналитическая платформа Keyhole может фильтровать все сообщения в вашем потоке социальных сетей и предоставлять вам временную шкалу настроений, которая отображает положительное, нейтральное или отрицательное мнение. Точно так же ML просеивает новостные сайты. Возьмем, к примеру, финансовый сектор, где организации могут применять НЛП, чтобы оценить отношение к своей компании из цифровых источников новостей.

Такая медиааналитика также может улучшить обслуживание клиентов. Например, поставщики финансовых услуг могут отслеживать и получать информацию из соответствующих новостных событий (таких как разливы нефти), чтобы помочь клиентам, которые владеют активами в этой отрасли.

Вы можете выполнить следующие шаги, чтобы выполнить проект по этой теме:

• Используйте фреймворк SequenceTagger из библиотеки Flair. (Flair — это репозиторий с открытым исходным кодом, построенный на PyTorch, который отлично справляется с проблемами распознавания именованных объектов.)
• Используйте Cortex Predictor API для реализации Flair.

В настоящее время мы наблюдаем экспоненциальный рост данных из Интернета, персональных устройств и социальных сетей. А с учетом растущей потребности бизнеса в извлечении ценности из этих в значительной степени неструктурированных данных использование инструментов НЛП будет доминировать в отрасли в ближайшие годы.

Такие разработки также придадут импульс инновациям и прорывам, которые повлияют не только на крупных игроков, но и заставят малый бизнес внедрять обходные пути.

Читайте также: Идеи и темы проектов ИИ для начинающих

Заключение

В этой статье мы рассмотрели некоторые проекты НЛП , которые помогут вам внедрить модели машинного обучения с помощью разработки программного обеспечения с элементарными знаниями. Мы также обсудили применимость и функциональность этих продуктов в реальных условиях. Итак, используйте эти темы в качестве ориентира, чтобы отточить свои практические навыки и продвинуть вперед свою карьеру и бизнес!

Только работая с инструментами и практикой, вы сможете понять, как на самом деле работают инфраструктуры. Теперь приступайте к проверке всех знаний, которые вы собрали с помощью нашего руководства по проектам НЛП, для создания ваших собственных проектов НЛП!

Если вы хотите улучшить свои навыки НЛП, вам нужно взяться за эти проекты НЛП. Если вам интересно узнать больше об онлайн-курсе по машинному обучению, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по машинному обучению и искусственному интеллекту , которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий. , статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.