โครงการและหัวข้อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

โครงการและหัวข้อ NLP

การประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ NLP เป็นองค์ประกอบ AI ที่เกี่ยวข้องกับปฏิสัมพันธ์ระหว่างภาษามนุษย์กับคอมพิวเตอร์ เมื่อคุณเป็นมือใหม่ในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ การค้นหา โครงการ NLP ที่ตรงกับความต้องการในการเรียนรู้ของคุณ อาจเป็นเรื่องยาก ดังนั้นเราจึงได้รวบรวมตัวอย่างบางส่วนเพื่อให้คุณเริ่มต้น ดังนั้น หากคุณเป็นมือใหม่ ML สิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือทำงานใน โครงการ NLP บางโครงการ

พวกเราที่ upGrad เชื่อมั่นในแนวทางปฏิบัติ เนื่องจากความรู้เชิงทฤษฎีเพียงอย่างเดียวจะไม่ช่วยในสภาพแวดล้อมการทำงานแบบเรียลไทม์ ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจ โปรเจ็กต์ NLP ที่น่าสนใจ ซึ่งผู้เริ่มต้นสามารถนำไปใช้เพื่อทดสอบความรู้ ในบทความนี้ คุณจะพบกับ แนวคิดโครงการ NLP ยอดนิยม สำหรับผู้เริ่มต้นเพื่อสัมผัสประสบการณ์จริงกับ NLP

แต่ก่อนอื่น มาพูดถึงคำถามที่เกี่ยวข้องกันมากกว่าซึ่งต้องแฝงอยู่ในใจของคุณ: เหตุใดจึงต้องสร้างโครงการ NLP

เมื่อพูดถึงสายอาชีพในการพัฒนาซอฟต์แวร์ นักพัฒนาจะต้องทำงานในโครงการของตนเอง การพัฒนาโครงการในโลกแห่งความเป็นจริงเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการฝึกฝนทักษะและทำให้ความรู้เชิงทฤษฎีของคุณเป็นจริงเป็นประสบการณ์จริง

NLP เป็นเรื่องเกี่ยวกับการวิเคราะห์และแสดงภาษามนุษย์ด้วยการคำนวณ มันทำให้คอมพิวเตอร์ตอบสนองโดยใช้เงื่อนงำบริบทเหมือนกับที่มนุษย์ทำ แอปพลิเคชัน NLP ในชีวิตประจำวันบางอย่างรอบตัวเรา ได้แก่ การตรวจสอบการสะกด การเติมข้อความอัตโนมัติ ตัวกรองสแปม การส่งข้อความเสียง และผู้ช่วยเสมือน เช่น Alexa, Siri เป็นต้น เมื่อคุณเริ่มทำงานใน โครงการ NLP คุณจะไม่เพียงทดสอบจุดแข็งและจุดอ่อนของคุณเท่านั้น แต่คุณยังจะได้รับการเปิดเผยที่เป็นประโยชน์อย่างมากในการยกระดับอาชีพของคุณ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา NLP ได้รับความสนใจอย่างมากจากอุตสาหกรรมต่างๆ และการเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยี เช่น การรู้จำข้อความและคำพูด การวิเคราะห์ความรู้สึก และการสื่อสารระหว่างเครื่องกับมนุษย์ ได้สร้างแรงบันดาลใจให้เกิดนวัตกรรมหลายอย่าง การวิจัย ชี้ให้เห็นว่าตลาด NLP ทั่วโลกจะมีมูลค่าตลาด ถึง 28.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2569

เมื่อพูดถึงการสร้างแอปพลิเคชันในชีวิตจริง ความรู้พื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสิ่งสำคัญ อย่างไรก็ตาม ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานอย่างเข้มข้นในวิชาคณิตศาสตร์หรือวิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี ด้วยแนวทางตามโครงการ คุณสามารถพัฒนาและฝึกอบรมแบบจำลองของคุณได้โดยไม่ต้องมีข้อมูลประจำตัวทางเทคนิค เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแอปพลิเคชัน NLP

เพื่อช่วยคุณในการเดินทางนี้ เราได้รวบรวมรายการ แนวคิดโครงการ NLP ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์จริงที่จำหน่ายโดยบริษัทต่างๆ คุณสามารถใช้แหล่งข้อมูลเหล่านี้เพื่อขัดเกลาพื้นฐาน ML ของคุณ ทำความเข้าใจการใช้งาน และรับทักษะใหม่ ๆ ในระหว่างขั้นตอนการใช้งาน ยิ่งคุณทดลองกับ โครงการ NLP ต่างๆ มากเท่าไหร่ คุณก็จะได้รับความรู้มากขึ้นเท่านั้น

ก่อนที่เราจะเจาะลึกเข้าไปในรายการ โครงการ NLP อันดับแรก ให้เราสังเกตโครงสร้างที่อธิบายก่อน

แผนการดำเนินโครงการ

โครงการทั้งหมดที่รวมอยู่ในบทความนี้จะมีสถาปัตยกรรมที่คล้ายคลึงกันซึ่งได้รับด้านล่าง:

• การนำแบบจำลองที่ได้รับการฝึกมาใช้งาน
• การปรับใช้โมเดลเป็น API
• การเชื่อมต่อ API กับแอปพลิเคชันหลักของคุณ

รูปแบบนี้เรียกว่าการอนุมานตามเวลาจริง และมีประโยชน์หลายประการในการออกแบบ NLP ของคุณ ประการแรก มันจะถ่ายแอปพลิเคชันหลักของคุณไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับรุ่น ML จึงทำให้ขั้นตอนการคำนวณยุ่งยากน้อยลง ถัดไป ช่วยให้คุณสามารถรวมการคาดการณ์ผ่าน API และสุดท้าย ช่วยให้คุณสามารถปรับใช้ API และทำให้โครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดเป็นแบบอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือโอเพนซอร์ส เช่น Cortex

ข้อมูลสรุปเกี่ยวกับวิธีปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องด้วย Cortex มีดังนี้

• เขียนสคริปต์ Python เพื่อแสดงการทำนาย
• เขียนไฟล์การกำหนดค่าเพื่อกำหนดการปรับใช้ของคุณ
• เรียกใช้ 'cortex Deploys' จากบรรทัดคำสั่งของคุณ

ตอนนี้เราได้ให้โครงร่างแก่คุณแล้ว ให้เราไปยังรายการของเรา!

ต่อไปนี้คือ โครงการ NLP บางส่วนที่ผู้เริ่มต้นสามารถใช้งานได้:

แนวคิดโครงการ NLP

รายชื่อ โครงการ NLP สำหรับนักเรียน นี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น ตัวกลาง และผู้เชี่ยวชาญ โครงการ NLP เหล่านี้จะช่วยให้คุณดำเนินการได้จริงทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อประสบความสำเร็จในอาชีพการงานของคุณ

นอกจากนี้ หากคุณกำลังมองหา โครงการ NLP สำหรับปีสุดท้าย รายการนี้น่าจะช่วยคุณได้ ดังนั้น โดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป เรามาเริ่ม โครงการ NLP กันเลยดีกว่า ซึ่งจะทำให้ฐานของคุณแข็งแกร่งขึ้นและช่วยให้คุณไต่อันดับขึ้นไปได้

ต่อไปนี้คือแนวคิดโครงการ NLP บางส่วนที่จะช่วยให้คุณก้าวไปข้างหน้าในทิศทางที่ถูกต้อง

1. บอทสนับสนุนลูกค้า

แนวคิดที่ดีที่สุดอย่างหนึ่งในการเริ่มทดลอง โครงการ NLP แบบลงมือปฏิบัติสำหรับนักเรียน คือการทำงานกับบอทการสนับสนุนลูกค้า แชทบ็อตทั่วไปจะตอบคำถามพื้นฐานของลูกค้าและคำขอตามปกติด้วยคำตอบสำเร็จรูป แต่บอทเหล่านี้ไม่รู้จักคำถามที่เหมาะสมยิ่งนัก ดังนั้น บอทสนับสนุนจึงติดตั้งปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเอาชนะข้อจำกัดเหล่านี้ นอกเหนือจากการทำความเข้าใจและเปรียบเทียบข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนแล้ว พวกเขาสามารถสร้างคำตอบสำหรับคำถามได้ด้วยตนเองโดยไม่ต้องเขียนคำตอบไว้ล่วงหน้า

ตัวอย่างเช่น Reply.ai ได้สร้างบอทที่ขับเคลื่อนด้วย ML แบบกำหนดเองเพื่อให้การสนับสนุนลูกค้า ตามที่บริษัทระบุ องค์กรโดยเฉลี่ยสามารถดูแลคำขอรับการสนับสนุนขาเข้าได้เกือบ 40% ด้วยเครื่องมือของตน ตอนนี้ ให้เราอธิบายรูปแบบที่จำเป็นในการดำเนินโครงการที่ได้รับแรงบันดาลใจจากผลิตภัณฑ์นี้

คุณสามารถใช้ DialoGPT ของ Microsoft ซึ่งเป็นรูปแบบการโต้ตอบการสนทนาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า มันขยายระบบของ PyTorch Transformers (จาก Hugging Face) และ GPT-2 (จาก OpenAI) เพื่อส่งคืนคำตอบสำหรับข้อความค้นหาที่ป้อน คุณสามารถเรียกใช้การปรับใช้ DialoGPT ทั้งหมดด้วย Cortex มีที่เก็บข้อมูลออนไลน์หลายแห่งที่คุณสามารถโคลนได้ เมื่อคุณปรับใช้ API แล้ว ให้เชื่อมต่อกับ UI ส่วนหน้าของคุณ และเพิ่มประสิทธิภาพการบริการลูกค้าของคุณ!

อ่าน: จะสร้าง chatbot ใน Python ได้อย่างไร

2. ตัวระบุภาษา

คุณสังเกตเห็นหรือไม่ว่า Google Chrome สามารถตรวจพบภาษาที่ใช้ในหน้าเว็บที่เขียน? สามารถทำได้โดยใช้ตัวระบุภาษาตามโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม

นี่เป็นโครงการ NLP ที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้น กระบวนการกำหนดภาษาของเนื้อหาเฉพาะของข้อความเกี่ยวข้องกับการค้นหาภาษาถิ่น คำสแลง คำทั่วไประหว่างภาษาต่างๆ และการใช้หลายภาษาในหน้าเดียว แต่ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง งานนี้กลายเป็นเรื่องง่าย

คุณสามารถสร้างตัวระบุภาษาของคุณเองด้วยโมเดล fastText โดย Facebook โมเดลนี้เป็นส่วนขยายของเครื่องมือ word2vec และใช้การฝังคำเพื่อทำความเข้าใจภาษา ที่นี่ Word vectors ช่วยให้คุณสามารถแมปคำตามความหมายของคำได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อลบเวกเตอร์สำหรับ "male" ออกจากเวกเตอร์สำหรับ "king" และเพิ่มเวกเตอร์สำหรับ "female" คุณจะลงเอยด้วยเวกเตอร์สำหรับ “ราชินี”

ลักษณะเด่นของ fastText คือสามารถเข้าใจคำที่คลุมเครือโดยแบ่งออกเป็น n-grams เมื่อได้รับคำที่ไม่คุ้นเคยก็จะวิเคราะห์ n-grams ที่เล็กกว่าหรือรากที่คุ้นเคยอยู่ภายในเพื่อค้นหาความหมาย การปรับใช้ fastText เป็น API นั้นค่อนข้างตรงไปตรงมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณสามารถรับความช่วยเหลือจากที่เก็บข้อมูลออนไลน์

3. คุณสมบัติเติมข้อความอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย ML

การเติมข้อความอัตโนมัติมักจะทำงานผ่านการค้นหาค่าคีย์ โดยที่คำที่ผู้ใช้กรอกไม่ครบถ้วนจะถูกนำไปเปรียบเทียบกับพจนานุกรมเพื่อแนะนำตัวเลือกคำที่เป็นไปได้ คุณลักษณะนี้สามารถยกระดับได้ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องโดยการคาดเดาคำหรือวลีถัดไปในข้อความของคุณ

ในที่นี้ โมเดลจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับอินพุตของผู้ใช้ แทนที่จะอ้างอิงถึงพจนานุกรมแบบคงที่ ตัวอย่างที่สำคัญของการเติมข้อความอัตโนมัติโดยใช้ ML คือตัวเลือก 'สมาร์ทรีพลาย' ของ Gmail ซึ่งจะสร้างการตอบกลับที่เกี่ยวข้องกับอีเมลของคุณ ตอนนี้ให้เราดูว่าคุณสามารถสร้างคุณลักษณะดังกล่าวได้อย่างไร

สำหรับโปรเจ็กต์นี้ คุณสามารถใช้โมเดลภาษา RoBERTa ได้รับการแนะนำที่ Facebook โดยการปรับปรุงเทคนิค BERT ของ Google วิธีการฝึกอบรมและกำลังในการคำนวณมีประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่นอื่นๆ ในตัวชี้วัด NLP จำนวนมาก

หากต้องการรับการคาดการณ์ของคุณโดยใช้โมเดลนี้ ก่อนอื่นคุณต้องโหลด RoBERTa ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าผ่าน PyTorch Hub จากนั้นใช้เมธอด fill_mask() ในตัว ซึ่งจะให้คุณส่งผ่านสตริงและนำทางไปยังตำแหน่งที่ RoBERTa จะทำนายคำหรือวลีถัดไป หลังจากนี้ คุณสามารถปรับใช้ RoBERTa เป็น API และเขียนฟังก์ชันฟรอนต์เอนด์เพื่อสอบถามโมเดลของคุณด้วยอินพุตของผู้ใช้ การกล่าวถึง โครงการ NLP สามารถช่วยให้ประวัติย่อของคุณดูน่าสนใจมากกว่าโครงการอื่นๆ

4. เครื่องสร้างข้อความคาดเดา

เป็นหนึ่งในโครงการ NLP ที่น่าสนใจ คุณเคยได้ยินเกี่ยวกับเกม AI Dungeon 2 หรือไม่? เป็นตัวอย่างคลาสสิกของเกมผจญภัยข้อความที่สร้างขึ้นโดยใช้แบบจำลองการทำนาย GPT-2 เกมนี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับคลังนิยายแบบโต้ตอบและแสดงให้เห็นถึงความมหัศจรรย์ของข้อความที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติโดยการสร้างเนื้อเรื่องแบบปลายเปิด แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงในด้านการพัฒนาเกมจะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็พร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ในอนาคตอันใกล้นี้ เรียนรู้ว่า python ทำงานอย่างไรในการพัฒนาเกม

DeepTabNine ทำหน้าที่เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของข้อความที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ เป็นการเข้ารหัสอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย ML สำหรับภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย คุณสามารถติดตั้งเป็นส่วนเสริมเพื่อใช้ภายใน IDE ของคุณและรับประโยชน์จากคำแนะนำโค้ดที่รวดเร็วและแม่นยำ ให้เราดูว่าคุณสามารถสร้างเครื่องมือ NLP เวอร์ชันของคุณเองได้อย่างไร

คุณควรเลือกใช้โมเดล GPT-2 ของ Open AI สำหรับโครงการนี้ เป็นเรื่องง่ายโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่จะนำโมเดลที่ได้รับการฝึกมาล่วงหน้าทั้งหมดไปใช้และโต้ตอบกับโมเดลหลังจากนั้น คุณสามารถอ้างถึงบทช่วยสอนออนไลน์เพื่อปรับใช้โดยใช้แพลตฟอร์ม Cortex และนี่คือแนวคิดที่สมบูรณ์แบบสำหรับโครงการ NLP ครั้งต่อไปของคุณ!

อ่าน: แนวคิดโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง

5. จอภาพสื่อ

แนวคิดที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งในการเริ่มทดลองทำโปรเจ็กต์ NLP แบบลงมือปฏิบัติสำหรับนักเรียนคือการทำงานบนจอภาพสื่อ ในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจสมัยใหม่ ความเห็นของผู้ใช้เป็นส่วนสำคัญของความสำเร็จของแบรนด์คุณ ลูกค้าสามารถแชร์ความรู้สึกที่มีต่อผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างเปิดเผยบนโซเชียลมีเดียและแพลตฟอร์มดิจิทัลอื่นๆ ดังนั้น ธุรกิจในปัจจุบันจึงต้องการติดตามการกล่าวถึงแบรนด์ของตนทางออนไลน์ ปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการติดตามตรวจสอบเหล่านี้มาจากการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ Keyhole สามารถกรองโพสต์ทั้งหมดในสตรีมโซเชียลมีเดียของคุณและให้ไทม์ไลน์ของความรู้สึกที่แสดงความเห็นเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ ในทำนองเดียวกัน ML-backed ลอดผ่านเว็บไซต์ข่าว ใช้กรณีของภาคการเงินที่องค์กรสามารถใช้ NLP เพื่อวัดความเชื่อมั่นเกี่ยวกับบริษัทของตนจากแหล่งข่าวดิจิทัล

การวิเคราะห์สื่อดังกล่าวยังสามารถปรับปรุงการบริการลูกค้าได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการทางการเงินสามารถตรวจสอบและรับข้อมูลเชิงลึกจากเหตุการณ์ข่าวที่เกี่ยวข้อง (เช่น น้ำมันรั่วไหล) เพื่อช่วยเหลือลูกค้าที่มีหุ้นอยู่ในอุตสาหกรรมนั้น

คุณสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อดำเนินการโครงการในหัวข้อนี้:

• ใช้เฟรมเวิร์ก SequenceTagger จากไลบรารี Flair (Flair เป็นที่เก็บโอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นบน PyTorch ที่เชี่ยวชาญในการจัดการกับปัญหาการจดจำชื่อเอนทิตี)
• ใช้ Predictor API ของ Cortex เพื่อใช้ Flair

ขณะนี้ เรากำลังประสบกับการเพิ่มขึ้นของข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต อุปกรณ์ส่วนตัว และโซเชียลมีเดีย และด้วยความต้องการทางธุรกิจที่เพิ่มขึ้นสำหรับการควบคุมมูลค่าจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างส่วนใหญ่ การใช้เครื่องมือ NLP จะครอบงำอุตสาหกรรมในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

การพัฒนาดังกล่าวจะกระตุ้นให้เกิดแรงผลักดันสำหรับนวัตกรรมและความก้าวหน้า ซึ่งจะส่งผลกระทบไม่เฉพาะกับผู้เล่นรายใหญ่ แต่ยังส่งผลต่อธุรกิจขนาดเล็กในการแนะนำวิธีแก้ไขปัญหาชั่วคราว

อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดและหัวข้อโครงการ AI สำหรับผู้เริ่มต้น

บทสรุป

ในบทความนี้ เราได้กล่าวถึง โครงการ NLP บางโครงการ ที่จะช่วยให้คุณนำแบบจำลอง ML ไปใช้ด้วยการพัฒนาซอฟต์แวร์ความรู้พื้นฐาน เรายังได้กล่าวถึงการใช้งานและการทำงานของผลิตภัณฑ์เหล่านี้ในโลกแห่งความเป็นจริง ดังนั้น ใช้หัวข้อเหล่านี้เป็นจุดอ้างอิงเพื่อฝึกฝนทักษะการปฏิบัติของคุณและขับเคลื่อนอาชีพและธุรกิจของคุณไปข้างหน้า!

การทำงานกับเครื่องมือและการปฏิบัติเท่านั้นที่จะเข้าใจได้ว่าโครงสร้างพื้นฐานทำงานอย่างไรในความเป็นจริง ตอนนี้ ไปข้างหน้าและทดสอบความรู้ทั้งหมดที่คุณได้รวบรวมผ่านคู่มือโครงการ NLP ของเรา เพื่อสร้างโครงการ NLP ของคุณ เอง!

หากคุณต้องการพัฒนาทักษะ NLP คุณต้องลงมือทำโครงการ NLP เหล่านี้ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงออนไลน์ โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมอย่างเข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ , สถานะศิษย์เก่า IIIT-B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ