Yeni Başlayanlar İçin Doğal Dil İşleme (NLP) Projeleri ve Konuları [2022]

NLP Projeleri ve Konuları

Doğal Dil İşleme veya NLP, insan dili ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimle ilgili bir AI bileşenidir. Yazılım geliştirme alanında yeniyseniz , öğrenme ihtiyaçlarınıza uygun NLP projeleri bulmak zor olabilir. Bu nedenle, başlamanız için bazı örnekler derledik. Dolayısıyla, ML'ye yeni başlayan biriyseniz, yapabileceğiniz en iyi şey bazı NLP projeleri üzerinde çalışmaktır.

Biz burada upGrad'da, teorik bilgi tek başına gerçek zamanlı bir çalışma ortamında yardımcı olmayacağından pratik bir yaklaşıma inanıyoruz. Bu yazıda, yeni başlayanların bilgilerini test etmek için üzerinde çalışabilecekleri bazı ilginç NLP projelerini keşfedeceğiz. Bu makalede, yeni başlayanlar için NLP'de uygulamalı deneyim kazanmaları için en iyi NLP proje fikirlerini bulacaksınız.

Ama önce, aklınıza takılan daha uygun soruyu ele alalım: NLP projeleri neden inşa edilir ?

Yazılım geliştirmede kariyer söz konusu olduğunda, hevesli geliştiricilerin kendi projeleri üzerinde çalışması bir zorunluluktur. Gerçek dünya projeleri geliştirmek, becerilerinizi geliştirmenin ve teorik bilginizi pratik deneyime dönüştürmenin en iyi yoludur.

NLP, insan dilini hesaplamalı olarak analiz etmek ve temsil etmekle ilgilidir. Bilgisayarları, tıpkı bir insan gibi bağlam ipuçlarını kullanarak yanıt verecek şekilde donatıyor. Etrafımızdaki bazı günlük NLP uygulamaları arasında yazım denetimi, otomatik tamamlama, spam filtreleri, sesli metin mesajlaşma ve Alexa, Siri vb. sanal asistanlar bulunur. NLP projeleri üzerinde çalışmaya başladığınızda, yalnızca güçlü ve zayıf yönlerinizi test edemeyeceksiniz. , ama aynı zamanda kariyerinizi ilerletmek için son derece yardımcı olabilecek bir poz kazanacaksınız.

Son birkaç yılda NLP, endüstriler arasında büyük ilgi gördü. Metin ve konuşma tanıma, duygu analizi ve makineler arası iletişim gibi teknolojilerin yükselişi, birçok yeniliğe ilham verdi. Araştırmalar , küresel NLP pazarının 2026'da 28,6 milyar ABD dolarına ulaşacağını gösteriyor.

Gerçek hayat uygulamaları oluşturmaya gelince, makine öğrenimi temelleri bilgisi çok önemlidir. Ancak, matematik veya teorik bilgisayar bilimlerinde yoğun bir geçmişe sahip olmak şart değildir. Proje bazlı bir yaklaşımla, teknik bilgileriniz olmadan bile modellerinizi geliştirebilir ve eğitebilirsiniz. NLP Uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Bu yolculukta size yardımcı olmak için, şirketler tarafından satılan gerçek yazılım ürünlerinden ilham alan NLP proje fikirlerinin bir listesini derledik. Bu kaynakları, makine öğrenimi temellerinizi tazelemek, uygulamalarını anlamak ve uygulama aşamasında yeni beceriler edinmek için kullanabilirsiniz. Farklı NLP projeleri ile ne kadar çok deney yaparsanız, o kadar çok bilgi kazanırsınız.

NLP projeleri dizimize dalmadan önce , açıklayıcı yapıya dikkat edelim.

Proje uygulama planı

Bu makalede yer alan tüm projeler, aşağıda verilen benzer bir mimariye sahip olacaktır:

• Önceden eğitilmiş bir modelin uygulanması
• Modeli API olarak dağıtma
• API'yi ana uygulamanıza bağlama

Bu model, gerçek zamanlı çıkarım olarak bilinir ve NLP tasarımınıza birçok fayda sağlar. İlk olarak, ana uygulamanızı açıkça ML modelleri için oluşturulmuş bir sunucuya boşaltır. Böylece, hesaplama sürecini daha az hantal hale getirir. Ardından, bir API aracılığıyla tahminleri birleştirmenize olanak tanır. Son olarak, Cortex gibi açık kaynaklı araçları kullanarak API'leri dağıtmanıza ve tüm altyapıyı otomatikleştirmenize olanak tanır.

Cortex ile makine öğrenimi modellerini nasıl dağıtabileceğinizin bir özeti:

• Tahminleri sunmak için bir Python betiği yazın.
• Dağıtımınızı tanımlamak için bir yapılandırma dosyası yazın.
• Komut satırınızdan 'korteks dağıtımlarını' çalıştırın.

Şimdi size ana hatları verdiğimize göre listemize geçelim!

İşte yeni başlayanların üzerinde çalışabileceği birkaç NLP Projesi :

NLP Proje Fikirleri

Öğrencilere yönelik bu NLP projeleri listesi yeni başlayanlar, orta seviyeler ve uzmanlar için uygundur. Bu NLP projeleri , kariyerinizde başarılı olmak için ihtiyaç duyduğunuz tüm pratikleri size kazandıracak.

Ayrıca, son yıl için NLP projeleri arıyorsanız, bu liste sizi harekete geçirmelidir. O halde lafı daha fazla uzatmadan, tabanınızı güçlendirecek ve merdiveni tırmanmanızı sağlayacak bazı NLP projelerine hemen geçelim.

İşte doğru yönde bir adım atmanıza yardımcı olacak bazı NLP proje fikirleri.

1. Bir müşteri destek botu

Öğrenciler için uygulamalı NLP projelerini denemeye başlamak için en iyi fikirlerden biri müşteri destek botu üzerinde çalışmaktır. Geleneksel bir sohbet robotu, temel müşteri sorgularını ve rutin istekleri hazır yanıtlarla yanıtlar. Ancak bu botlar daha incelikli soruları tanıyamaz. Bu nedenle, destek botları artık bu sınırlamaların üstesinden gelmek için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileriyle donatılmıştır. Kullanıcı girdilerini anlamanın ve karşılaştırmanın yanı sıra, önceden yazılı yanıtlar olmaksızın sorulara kendi başlarına yanıtlar üretebilirler.

Örneğin, Reply.ai, müşteri desteği sağlamak için özel bir makine öğrenimi destekli bot oluşturmuştur. Şirkete göre, ortalama bir kuruluş kendi araçlarıyla gelen destek taleplerinin neredeyse %40'ını karşılayabilir. Şimdi bu üründen ilham alan bir projeyi hayata geçirmek için gereken modeli anlatalım.

Microsoft'un önceden eğitilmiş bir diyalog yanıtı oluşturma modeli olan DialoGPT'yi kullanabilirsiniz. Girilen metin sorgularına yanıtları döndürmek için PyTorch Transformers (Hugging Face'den) ve GPT-2 (OpenAI'den) sistemlerini genişletir. Cortex ile tüm DialoGPT dağıtımını çalıştırabilirsiniz. Klonlamanız için çevrimiçi olarak kullanılabilen birkaç depo vardır. API'yi dağıttıktan sonra, onu ön uç kullanıcı arayüzünüze bağlayın ve müşteri hizmetleri verimliliğinizi artırın!

Okuyun: Python'da chatbot nasıl yapılır?

2. Bir dil tanımlayıcısı

Google Chrome'un bir web sayfasının hangi dilde yazıldığını algılayabildiğini fark ettiniz mi? Bunu, sinir ağı modeline dayalı bir dil tanımlayıcısı kullanarak yapabilir.

Bu, yeni başlayanlar için mükemmel bir NLP projesidir. Belirli bir metin gövdesinin dilini belirleme süreci, farklı lehçeler, argolar, farklı diller arasındaki ortak kelimeler ve bir sayfada birden çok dilin kullanılmasını içerir. Ancak makine öğrenimi ile bu görev çok daha basit hale geliyor.

Facebook'un fastText modeli ile kendi dil tanımlayıcınızı oluşturabilirsiniz. Model, word2vec aracının bir uzantısıdır ve bir dili anlamak için sözcük yerleştirmelerini kullanır. Burada, kelime vektörleri bir kelimeyi semantiğine dayalı olarak eşlemenize izin verir - örneğin, "kral" vektöründen "erkek" vektörünü çıkardıktan ve "dişi" vektörünü ekledikten sonra, şu vektörü elde edersiniz: "Kraliçe."

fastText'in ayırt edici bir özelliği, anlaşılması güç kelimeleri n-gram'a bölerek anlayabilmesidir. Tanıdık olmayan bir kelime verildiğinde, anlamını bulmak için daha küçük n-gramları veya içinde bulunan tanıdık kökleri analiz eder. fastTEXt'i bir API olarak dağıtmak, özellikle çevrimiçi veri havuzlarından yardım alabileceğiniz durumlarda oldukça basittir.

3. Makine öğrenimi destekli otomatik tamamlama özelliği

Otomatik tamamlama, tipik olarak, anahtar değer araması yoluyla çalışır; burada, kullanıcı tarafından girilen eksik terimler, olası sözcük seçeneklerini önermek için bir sözlükle karşılaştırılır. Bu özellik, mesajınızdaki sonraki kelimeleri veya kelime öbeklerini tahmin ederek makine öğrenimi ile bir adım öteye çıkarılabilir.

Burada model, statik bir sözlüğe başvurmak yerine kullanıcı girdileri üzerinde eğitilecektir. ML tabanlı otomatik tamamlamaya en iyi örnek, Gmail'in e-postalarınıza alakalı yanıtlar üreten 'Akıllı Yanıt' seçeneğidir. Şimdi böyle bir özelliği nasıl oluşturabileceğinizi görelim.

Bu proje için RoBERTa dil modelini kullanabilirsiniz. Google'ın BERT tekniği geliştirilerek Facebook'ta tanıtıldı. Eğitim metodolojisi ve bilgi işlem gücü, birçok NLP ölçümünde diğer modellerden daha iyi performans gösterir.

Bu modeli kullanarak tahmininizi almak için önce PyTorch Hub aracılığıyla önceden eğitilmiş bir RoBERTa yüklemeniz gerekir. Ardından, bir dizgiyi geçmenize ve RoBERTa'nın bir sonraki kelimeyi veya ifadeyi tahmin edeceği yere yönünüzü yönlendirmenize izin veren yerleşik fill_mask() yöntemini kullanın. Bundan sonra, RoBERTa'yı bir API olarak dağıtabilir ve modelinizi kullanıcı girişi ile sorgulamak için bir ön uç işlevi yazabilirsiniz. NLP projelerinden bahsetmek, özgeçmişinizin diğerlerinden çok daha ilginç görünmesine yardımcı olabilir.

4. Tahmini metin oluşturucu

Bu ilginç NLP projelerinden biridir. AI Dungeon 2 oyununu hiç duydunuz mu? GPT-2 tahmin modeli kullanılarak oluşturulmuş bir metin macera oyununun klasik bir örneğidir. Oyun, etkileşimli bir kurgu arşivi üzerinde eğitilmiştir ve açık uçlu hikayeler oluşturarak otomatik olarak oluşturulan metnin harikalarını gösterir. Oyun geliştirme alanındaki makine öğrenimi henüz başlangıç ​​aşamasında olsa da, yakın gelecekte deneyimleri dönüştürecek. Python'un oyun geliştirmede nasıl performans gösterdiğini öğrenin.

DeepTabNine, otomatik olarak oluşturulan metnin başka bir örneği olarak hizmet eder. Çeşitli programlama dilleri için ML destekli bir kodlama otomatik tamamlamadır. IDE'nizde kullanmak için bir eklenti olarak yükleyebilir, hızlı ve doğru kod önerilerinden yararlanabilirsiniz. Bu NLP aracının kendi sürümünüzü nasıl oluşturabileceğinizi görelim.

Bu proje için Open AI'nın GPT-2 modelini seçmelisiniz. Tam bir önceden eğitilmiş modeli uygulamak ve daha sonra onunla etkileşime geçmek özellikle kolaydır. Cortex platformunu kullanarak dağıtmak için çevrimiçi eğitimlere başvurabilirsiniz. Ve bu, bir sonraki NLP projeniz için mükemmel bir fikir!

Okuyun: Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

5. Bir medya monitörü

Öğrenciler için uygulamalı NLP projelerini denemeye başlamak için en iyi fikirlerden biri medya monitörü üzerinde çalışmaktır. Modern iş ortamında, kullanıcı görüşü markanızın başarısının çok önemli bir paydasıdır. Müşteriler, ürünleriniz hakkında neler hissettiklerini sosyal medya ve diğer dijital platformlarda açıkça paylaşabilirler. Bu nedenle, günümüzün işletmeleri, markalarının çevrimiçi sözlerini izlemek istiyor. Bu izleme çabalarına en önemli katkı, makine öğrenimi kullanımından geldi.

Örneğin, analitik platformu Keyhole, sosyal medya akışınızdaki tüm gönderileri filtreleyebilir ve size olumlu, tarafsız veya olumsuz görüşü gösteren bir duygu zaman çizelgesi sağlayabilir. Benzer şekilde, haber siteleri aracılığıyla ML destekli bir tarama. Kuruluşların dijital haber kaynaklarından şirketleriyle ilgili duyarlılığı ölçmek için NLP'yi uygulayabilecekleri finans sektörü örneğini ele alalım.

Bu tür medya analitiği, müşteri hizmetlerini de iyileştirebilir. Örneğin, finansal hizmet sağlayıcıları, o sektörde varlıkları olan müşterilere yardımcı olmak için ilgili haber olaylarını (petrol sızıntıları gibi) izleyebilir ve bunlardan içgörüler elde edebilir.

Bu konuda bir proje yürütmek için şu adımları takip edebilirsiniz:

• Flair kitaplığından SequenceTagger çerçevesini kullanın. (Flair, Adlandırılmış Varlık Tanıma sorunlarıyla başa çıkmada üstün olan PyTorch üzerine kurulu açık kaynaklı bir havuzdur.)
• Flair'i uygulamak için Cortex'in Predictor API'sini kullanın.

Şu anda internetten, kişisel cihazlardan ve sosyal medyadan gelen verilerde üstel bir artış yaşıyoruz. Bu büyük ölçüde yapılandırılmamış verilerden değer elde etmek için artan iş ihtiyacıyla birlikte, NLP araçlarının kullanımı önümüzdeki yıllarda sektöre hakim olacak.

Bu tür gelişmeler, yalnızca büyük oyuncuları değil, aynı zamanda küçük işletmeleri geçici çözümler getirme konusunda da etkileyecek olan yenilikler ve atılımlar için ivmeyi de hızlandıracak.

Ayrıca okuyun: Yeni Başlayanlar için Yapay Zeka Proje Fikirleri ve Konuları

Çözüm

Bu makalede, temel bilgi yazılımı geliştirme ile ML modellerini uygulamanıza yardımcı olacak bazı NLP projelerini ele aldık. Ayrıca bu ürünlerin gerçek dünyadaki uygulanabilirliğini ve işlevselliğini tartıştık. Bu nedenle, pratik becerilerinizi geliştirmek ve kariyerinizi ve işinizi ileriye taşımak için bu konuları referans noktaları olarak kullanın!

Yalnızca araçlarla ve pratikle çalışarak altyapıların gerçekte nasıl çalıştığını anlayabilirsiniz. Şimdi devam edin ve kendi NLP projelerinizi oluşturmak için NLP projeleri kılavuzumuz aracılığıyla topladığınız tüm bilgileri test edin!

NLP becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, bu NLP projelerine el atmanız gerekir. Çevrimiçi makine öğrenimi kursu hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saatlik zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yönetici PG Programına göz atın , IIIT-B Mezunları statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.