面向初學者的自然語言處理 (NLP) 項目和主題 [2022]

NLP 項目和主題

自然語言處理或 NLP 是一個涉及人類語言和計算機之間交互的 AI 組件。 當您是軟件開發領域的初學者時，要找到符合您學習需求的NLP 項目可能會很棘手。 因此，我們整理了一些示例來幫助您入門。 所以，如果你是 ML 初學者，你能做的最好的事情就是從事一些NLP 項目。

在 upGrad，我們相信實用的方法，因為僅靠理論知識在實時工作環境中無濟於事。 在本文中，我們將探索一些有趣的NLP 項目，初學者可以通過這些項目來測試他們的知識。 在本文中，您將找到適合初學者獲得 NLP 實踐經驗的頂級 NLP 項目創意。

但首先，讓我們解決一個潛伏在你腦海中的更相關的問題：為什麼要構建 NLP 項目？

當談到軟件開發的職業時，有抱負的開發人員必須從事自己的項目。 開發現實世界的項目是磨練你的技能並將你的理論知識轉化為實踐經驗的最佳方式。

NLP 就是以計算方式分析和表示人類語言。 它使計算機能夠像人類一樣使用上下文線索做出響應。 我們身邊的一些 NLP 日常應用包括拼寫檢查、自動完成、垃圾郵件過濾器、語音短信和 Alexa、Siri 等虛擬助手。當您開始從事NLP 項目時，您不僅可以測試自己的優勢和劣勢，但您還將獲得對提升您的職業生涯非常有幫助的曝光率。

在過去的幾年裡，NLP 在各行各業引起了相當大的關注。 文本和語音識別、情感分析和人機通信等技術的興起激發了多項創新。 研究表明，到2026 年，全球 NLP 市場的市值將達到 286 億美元。

在構建現實生活中的應用程序時，機器學習基礎知識至關重要。 然而，擁有豐富的數學或理論計算機科學背景並不是必須的。 使用基於項目的方法，即使沒有技術證書，您也可以開發和訓練模型。 了解有關 NLP 應用程序的更多信息。

為了幫助您完成這一旅程，我們編制了一份NLP 項目創意清單，這些創意靈感來自公司銷售的實際軟件產品。 您可以使用這些資源來複習您的 ML 基礎知識、了解其應用程序並在實施階段掌握新技能。 你對不同的NLP 項目進行的實驗越多，你獲得的知識就越多。

在我們深入NLP 項目陣容之前，讓我們首先註意解釋結構。

項目實施計劃

本文中包含的所有項目都將具有類似的架構，如下所示：

• 實現預訓練模型
• 將模型部署為 API
• 將 API 連接到您的主應用程序

這種模式稱為實時推理，可為您的 NLP 設計帶來多種好處。 首先，它將您的主應用程序卸載到為 ML 模型明確構建的服務器上。 因此，它使計算過程變得不那麼繁瑣。 接下來，它允許您通過 API 合併預測。 最後，它使您能夠使用開源工具（例如 Cortex）部署 API 並自動化整個基礎架構。

以下是如何使用 Cortex 部署機器學習模型的摘要：

• 編寫一個 Python 腳本來提供預測。
• 編寫配置文件來定義您的部署。
• 從命令行運行“cortex deploys”。

既然我們已經給了你大綱，讓我們繼續我們的清單！

因此，這裡有一些初學者可以從事的NLP 項目：

NLP 項目理念

這份面向學生的 NLP 項目列表適合初學者、中級人員和專家。 這些 NLP項目將使您獲得在職業生涯中取得成功所需的所有實用性。

此外，如果您正在尋找最後一年的 NLP 項目，這個列表應該可以幫助您。 所以，事不宜遲，讓我們直接進入一些NLP 項目，這些項目將加強你的基礎並讓你爬上階梯。

這裡有一些 NLP 項目的想法，可以幫助你朝著正確的方向前進。

1. 客戶支持機器人

開始為學生嘗試動手 NLP 項目的最佳想法之一是開發客戶支持機器人。 傳統的聊天機器人通過預設響應來回答基本的客戶查詢和日常請求。 但這些機器人無法識別更細微的問題。 因此，支持機器人現在配備了人工智能和機器學習技術來克服這些限制。 除了理解和比較用戶輸入之外，他們還可以自己生成問題的答案，而無需預先編寫響應。

例如，Reply.ai 構建了一個自定義的 ML 驅動的機器人來提供客戶支持。 據該公司稱，普通組織可以使用他們的工具處理近40%的入站支持請求。 現在，讓我們描述實施受該產品啟發的項目所需的模型。

您可以使用 Microsoft 的 DialoGPT，它是一種預訓練的對話響應生成模型。 它擴展了 PyTorch Transformers（來自 Hugging Face）和 GPT-2（來自 OpenAI）的系統，以返回輸入文本查詢的答案。 您可以使用 Cortex 運行整個 DialoGPT 部署。 有幾個在線存儲庫可供您克隆。 部署 API 後，將其連接到您的前端 UI，並提高您的客戶服務效率！

閱讀：如何用 Python 製作聊天機器人？

2. 語言標識符

您是否注意到 Google Chrome 可以檢測網頁是用哪種語言編寫的？ 它可以通過使用基於神經網絡模型的語言標識符來做到這一點。

這是一個非常適合初學者的 NLP 項目。 確定特定文本主體的語言的過程涉及翻遍不同的方言、俚語、不同語言之間的常用詞，以及在一頁中使用多種語言。 但是有了機器學習，這個任務就變得簡單多了。

您可以使用 Facebook 的 fastText 模型構建自己的語言標識符。 該模型是 word2vec 工具的擴展，並使用詞嵌入來理解一種語言。 在這裡，詞向量允許您根據其語義映射一個詞——例如，從“國王”的向量中減去“男性”的向量並添加“女性”的向量，你將得到向量“女王。”

fastText 的一個顯著特點是它可以通過將晦澀的單詞分解為 n-gram 來理解它們。 當給它一個不熟悉的單詞時，它會分析較小的 n-gram 或其中存在的熟悉的詞根以找出含義。 將 fastTExt 部署為 API 非常簡單，尤其是當您可以從在線存儲庫獲得幫助時。

3. 機器學習驅動的自動完成功能

自動完成通常通過鍵值查找起作用，其中將用戶輸入的不完整術語與字典進行比較，以建議可能的單詞選項。 通過預測消息中的下一個單詞或短語，此功能可以通過機器學習提升一個檔次。

在這裡，模型將根據用戶輸入進行訓練，而不是引用靜態字典。 基於 ML 的自動完成功能的一個典型例子是 Gmail 的“智能回复”選項，它會為您的電子郵件生成相關回复。 現在，讓我們看看如何構建這樣的功能。

對於這個項目，您可以使用 RoBERTa 語言模型。 它是通過改進 Google 的 BERT 技術在 Facebook 引入的。 它的訓練方法和計算能力在許多 NLP 指標上都優於其他模型。

要使用此模型接收預測，您首先需要通過 PyTorch Hub 加載預訓練的 RoBERTa。 然後，使用 fill_mask() 的內置方法，它可以讓你傳入一個字符串並引導你的方向到 RoBERTa 預測下一個單詞或短語的位置。 在此之後，您可以將 RoBERTa 部署為 API，並編寫一個前端函數來使用用戶輸入來查詢您的模型。 提及NLP項目可以幫助您的簡歷看起來比其他人更有趣。

4. 預測文本生成器

這是有趣的 NLP 項目之一。 你聽說過 AI Dungeon 2 遊戲嗎？ 它是使用 GPT-2 預測模型構建的文本冒險遊戲的經典示例。 該遊戲以互動小說檔案為基礎進行訓練，並通過提出開放式故事情節來展示自動生成文本的奇蹟。 儘管遊戲開發領域的機器學習仍處於起步階段，但它將在不久的將來改變體驗。 了解 Python 在遊戲開發中的表現。

DeepTabNine 是自動生成文本的另一個示例。 它是一種基於 ML 的編碼自動完成功能，適用於各種編程語言。 您可以將其作為插件安裝在您的 IDE 中使用，並從快速準確的代碼建議中受益。 讓我們看看如何創建您自己的 NLP 工具版本。

你應該為這個項目選擇 Open AI 的 GPT-2 模型。 實現一個完整的預訓練模型並隨後與之交互特別容易。 您可以參考在線教程使用 Cortex 平台進行部署。 這是您下一個 NLP 項目的完美創意！

閱讀：機器學習項目理念

5.媒體監視器

開始為學生嘗試動手 NLP 項目的最佳想法之一是在媒體監視器上工作。 在現代商業環境中，用戶意見是品牌成功的關鍵因素。 客戶可以在社交媒體和其他數字平台上公開分享他們對您的產品的感受。 因此，當今的企業希望跟踪對其品牌的在線提及。 這些監控工作最重要的推動力來自機器學習的使用。

例如，分析平台 Keyhole 可以過濾您社交媒體流中的所有帖子，並為您提供顯示正面、中立或負面意見的情緒時間線。 同樣，由機器學習支持的篩選新聞網站。 以金融部門為例，組織可以應用 NLP 從數字新聞來源衡量對其公司的看法。

這種媒體分析還可以改善客戶服務。 例如，金融服務提供商可以監控相關新聞事件（例如石油洩漏）並從中獲得洞察力，以幫助持有該行業股份的客戶。

您可以按照以下步驟執行有關此主題的項目：

• 使用 Flair 庫中的 SequenceTagger 框架。 （Flair 是一個基於 PyTorch 構建的開源存儲庫，擅長處理命名實體識別問題。）
• 使用 Cortex 的 Predictor API 來實現 Flair。

我們目前正在經歷來自互聯網、個人設備和社交媒體的數據呈指數級增長。 隨著企業對利用這種主要是非結構化數據的價值的需求不斷增長，NLP 工具的使用將在未來幾年主導該行業。

這些發展也將激發創新和突破的勢頭，這不僅會影響大企業，還會影響小企業引入變通辦法。

另請閱讀：面向初學者的 AI 項目理念和主題

結論

在本文中，我們介紹了一些NLP 項目，它們將幫助您通過基本知識軟件開發來實現 ML 模型。 我們還討論了這些產品的實際適用性和功能。 因此，請使用這些主題作為參考點來磨練您的實踐技能並推動您的職業和業務向前發展！

只有使用工具和實踐，您才能了解基礎設施在現實中是如何工作的。 現在繼續測試您通過我們的 NLP 項目指南收集的所有知識，以構建您自己的 NLP 項目！

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