面向初学者的自然语言处理 (NLP) 项目和主题 [2022]

NLP 项目和主题

自然语言处理或 NLP 是一个涉及人类语言和计算机之间交互的 AI 组件。 当您是软件开发领域的初学者时，要找到符合您学习需求的NLP 项目可能会很棘手。 因此，我们整理了一些示例来帮助您入门。 所以，如果你是 ML 初学者，你能做的最好的事情就是从事一些NLP 项目。

在 upGrad，我们相信实用的方法，因为仅靠理论知识在实时工作环境中无济于事。 在本文中，我们将探索一些有趣的NLP 项目，初学者可以通过这些项目来测试他们的知识。 在本文中，您将找到适合初学者获得 NLP 实践经验的顶级 NLP 项目创意。

但首先，让我们解决一个潜伏在你脑海中的更相关的问题：为什么要构建 NLP 项目？

当谈到软件开发的职业时，有抱负的开发人员必须从事自己的项目。 开发现实世界的项目是磨练你的技能并将你的理论知识转化为实践经验的最佳方式。

NLP 就是以计算方式分析和表示人类语言。 它使计算机能够像人类一样使用上下文线索做出响应。 我们身边的一些 NLP 日常应用包括拼写检查、自动完成、垃圾邮件过滤器、语音短信和 Alexa、Siri 等虚拟助手。当您开始从事NLP 项目时，您不仅可以测试自己的优势和劣势，但您还将获得对提升您的职业生涯非常有帮助的曝光率。

在过去的几年里，NLP 在各行各业引起了相当大的关注。 文本和语音识别、情感分析和人机通信等技术的兴起激发了多项创新。 研究表明，到2026 年，全球 NLP 市场的市值将达到 286 亿美元。

在构建现实生活中的应用程序时，机器学习基础知识至关重要。 然而，拥有丰富的数学或理论计算机科学背景并不是必须的。 使用基于项目的方法，即使没有技术证书，您也可以开发和训练模型。 了解有关 NLP 应用程序的更多信息。

为了帮助您完成这一旅程，我们编制了一份NLP 项目创意清单，这些创意灵感来自公司销售的实际软件产品。 您可以使用这些资源来复习您的 ML 基础知识、了解其应用程序并在实施阶段掌握新技能。 你对不同的NLP 项目进行的实验越多，你获得的知识就越多。

在我们深入NLP 项目阵容之前，让我们首先注意解释结构。

项目实施计划

本文中包含的所有项目都将具有类似的架构，如下所示：

• 实现预训练模型
• 将模型部署为 API
• 将 API 连接到您的主应用程序

这种模式称为实时推理，可为您的 NLP 设计带来多种好处。 首先，它将您的主应用程序卸载到为 ML 模型明确构建的服务器上。 因此，它使计算过程变得不那么繁琐。 接下来，它允许您通过 API 合并预测。 最后，它使您能够使用开源工具（例如 Cortex）部署 API 并自动化整个基础架构。

以下是如何使用 Cortex 部署机器学习模型的摘要：

• 编写一个 Python 脚本来提供预测。
• 编写配置文件来定义您的部署。
• 从命令行运行“cortex deploys”。

既然我们已经给了你大纲，让我们继续我们的清单！

因此，这里有一些初学者可以从事的NLP 项目：

NLP 项目理念

这份面向学生的 NLP 项目列表适合初学者、中级人员和专家。 这些 NLP项目将使您获得在职业生涯中取得成功所需的所有实用性。

此外，如果您正在寻找最后一年的 NLP 项目，这个列表应该可以帮助您。 所以，事不宜迟，让我们直接进入一些NLP 项目，这些项目将加强你的基础并让你爬上阶梯。

这里有一些 NLP 项目的想法，可以帮助你朝着正确的方向前进。

1. 客户支持机器人

开始为学生尝试动手 NLP 项目的最佳想法之一是开发客户支持机器人。 传统的聊天机器人通过预设响应来回答基本的客户查询和日常请求。 但这些机器人无法识别更细微的问题。 因此，支持机器人现在配备了人工智能和机器学习技术来克服这些限制。 除了理解和比较用户输入之外，他们还可以自己生成问题的答案，而无需预先编写响应。

例如，Reply.ai 构建了一个自定义的 ML 驱动的机器人来提供客户支持。 据该公司称，普通组织可以使用他们的工具处理近40%的入站支持请求。 现在，让我们描述实施受该产品启发的项目所需的模型。

您可以使用 Microsoft 的 DialoGPT，它是一种预训练的对话响应生成模型。 它扩展了 PyTorch Transformers（来自 Hugging Face）和 GPT-2（来自 OpenAI）的系统，以返回输入文本查询的答案。 您可以使用 Cortex 运行整个 DialoGPT 部署。 有几个在线存储库可供您克隆。 部署 API 后，将其连接到您的前端 UI，并提高您的客户服务效率！

阅读：如何用 Python 制作聊天机器人？

2. 语言标识符

您是否注意到 Google Chrome 可以检测网页是用哪种语言编写的？ 它可以通过使用基于神经网络模型的语言标识符来做到这一点。

这是一个非常适合初学者的 NLP 项目。 确定特定文本正文的语言的过程涉及翻遍不同的方言、俚语、不同语言之间的常用词，以及在一页中使用多种语言。 但是有了机器学习，这个任务就变得简单多了。

您可以使用 Facebook 的 fastText 模型构建自己的语言标识符。 该模型是 word2vec 工具的扩展，并使用词嵌入来理解一种语言。 在这里，词向量允许您根据其语义映射一个词——例如，从“国王”的向量中减去“男性”的向量并添加“女性”的向量，你将得到向量“女王。”

fastText 的一个显着特点是它可以通过将晦涩的单词分解为 n-gram 来理解它们。 当给它一个不熟悉的单词时，它会分析较小的 n-gram 或其中存在的熟悉的词根以找出含义。 将 fastTExt 部署为 API 非常简单，尤其是当您可以从在线存储库获得帮助时。

3. 机器学习驱动的自动完成功能

自动完成通常通过键值查找起作用，其中将用户输入的不完整术语与字典进行比较，以建议可能的单词选项。 通过预测消息中的下一个单词或短语，此功能可以通过机器学习提升一个档次。

在这里，模型将根据用户输入进行训练，而不是引用静态字典。 基于 ML 的自动完成功能的一个典型例子是 Gmail 的“智能回复”选项，它会为您的电子邮件生成相关回复。 现在，让我们看看如何构建这样的功能。

对于这个项目，您可以使用 RoBERTa 语言模型。 它是通过改进 Google 的 BERT 技术在 Facebook 引入的。 它的训练方法和计算能力在许多 NLP 指标上都优于其他模型。

要使用此模型接收预测，您首先需要通过 PyTorch Hub 加载预训练的 RoBERTa。 然后，使用 fill_mask() 的内置方法，它可以让你传入一个字符串并引导你的方向到 RoBERTa 预测下一个单词或短语的位置。 在此之后，您可以将 RoBERTa 部署为 API，并编写一个前端函数来使用用户输入来查询您的模型。 提及NLP项目可以帮助您的简历看起来比其他人更有趣。

4. 预测文本生成器

这是有趣的 NLP 项目之一。 你听说过 AI Dungeon 2 游戏吗？ 它是使用 GPT-2 预测模型构建的文本冒险游戏的经典示例。 该游戏以互动小说档案为基础进行训练，并通过提出开放式故事情节来展示自动生成文本的奇迹。 尽管游戏开发领域的机器学习仍处于起步阶段，但它将在不久的将来改变体验。 了解 Python 在游戏开发中的表现。

DeepTabNine 是自动生成文本的另一个示例。 它是一种基于 ML 的编码自动完成功能，适用于各种编程语言。 您可以将其作为插件安装在您的 IDE 中使用，并从快速准确的代码建议中受益。 让我们看看如何创建您自己的 NLP 工具版本。

你应该为这个项目选择 Open AI 的 GPT-2 模型。 实现一个完整的预训练模型并随后与之交互特别容易。 您可以参考在线教程使用 Cortex 平台进行部署。 这是您下一个 NLP 项目的完美创意！

阅读：机器学习项目理念

5.媒体监视器

开始为学生尝试动手 NLP 项目的最佳想法之一是在媒体监视器上工作。 在现代商业环境中，用户意见是品牌成功的关键因素。 客户可以在社交媒体和其他数字平台上公开分享他们对您的产品的感受。 因此，当今的企业希望跟踪对其品牌的在线提及。 这些监控工作最重要的推动力来自机器学习的使用。

例如，分析平台 Keyhole 可以过滤您社交媒体流中的所有帖子，并为您提供显示正面、中立或负面意见的情绪时间线。 同样，由机器学习支持的筛选新闻网站。 以金融部门为例，组织可以应用 NLP 从数字新闻来源衡量对其公司的看法。

这种媒体分析还可以改善客户服务。 例如，金融服务提供商可以监控相关新闻事件（例如石油泄漏）并从中获得洞察力，以帮助持有该行业股份的客户。

您可以按照以下步骤执行有关此主题的项目：

• 使用 Flair 库中的 SequenceTagger 框架。 （Flair 是一个基于 PyTorch 构建的开源存储库，擅长处理命名实体识别问题。）
• 使用 Cortex 的 Predictor API 来实现 Flair。

我们目前正在经历来自互联网、个人设备和社交媒体的数据呈指数级增长。 随着企业对利用这种主要是非结构化数据的价值的需求不断增长，NLP 工具的使用将在未来几年主导该行业。

这些发展也将激发创新和突破的势头，这不仅会影响大企业，还会影响小企业引入变通办法。

另请阅读：面向初学者的 AI 项目理念和主题

结论

在本文中，我们介绍了一些NLP 项目，它们将帮助您通过基本知识软件开发来实现 ML 模型。 我们还讨论了这些产品的实际适用性和功能。 因此，请使用这些主题作为参考点来磨练您的实践技能并推动您的职业和业务向前发展！

只有使用工具和实践，您才能了解基础设施在现实中是如何工作的。 现在继续测试您通过我们的 NLP 项目指南收集的所有知识，以构建您自己的 NLP 项目！

如果您想提高您的 NLP 技能，您需要亲身体验这些 NLP 项目。 如果您有兴趣了解有关机器学习在线课程的更多信息，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的机器学习和 AI 执行 PG 计划，该计划专为工作专业人士设计，提供 450 多个小时的严格培训、30 多个案例研究和作业，IIIT-B 校友身份，5 个以上实用的实践顶点项目和顶级公司的工作协助。