В этом блоге мы собираемся обсудить 10 лучших проектов НЛП, которые вы можете создать и сделать свое портфолио привлекательным в глазах интервьюеров.
Вы когда-нибудь задумывались о том, как Alexa понимает то, что вы говорите, или как разумно понимать ваши слова? Обработка естественного языка - это ответ!
Обработка естественного языка (NLP) относится к области компьютерных наук, а точнее к области искусственного интеллекта или ИИ, которая занимается предоставлением компьютерам возможности понимать текст и произносимые слова почти так же, как люди.
НЛП — действительно захватывающая область благодаря широкому спектру приложений, облегчающих нашу жизнь. Сознательно или неосознанно вы ежедневно взаимодействуете с приложениями НЛП.
Вы должны были использовать Google Assistant или Amazon Alexa. Вы?
Да, оба являются приложениями НЛП. Возможно, вы сталкивались с чат-ботами на многих веб-сайтах, которые автоматически отвечают вам в соответствии с вашим вопросом. Кроме того, когда вы пишете электронное письмо, автоматически исправляются ваши грамматические ошибки, если таковые имеются.
Кажется интересным, правда? Это то влияние, которое обработка естественного языка оказывает на нашу жизнь, делая ее проще.
Пожалуйста, поделитесь этим блогом с кем-нибудь, даже если он / она не понимает по-английски! Да, вы правильно прочитали. Этот блог сможет прочитать человек, не знающий английского языка. Как? НЛП снова приходит на помощь. Языковой перевод также является удивительным применением НЛП. Вы тоже можете создавать эти удивительные приложения с помощью НЛП. Разработка реальных проектов — лучший способ отточить свои навыки и получить практический опыт. Бьюсь об заклад, вам действительно понравится работать над этими проектами.
Чего же ты ждешь? Давайте начнем обсуждать лучшие проекты НЛП, которые вы также можете создать!
1. Обобщение текста
Когда вы открываете газету, вы начинаете читать каждую новую статью? Думаю, нет. Сначала вы читаете резюме новостной статьи, чтобы получить общее представление. Но большинство резюме, написанных в настоящее время, пишутся вручную.
Что, если я скажу вам, что ИИ может написать для вас сводку, если вы просто предоставите новостную статью? Разве это не звучит увлекательно? Да, суммирование текста — одна из самых интересных задач, которые вы можете решить в НЛП. Это особенно полезно, когда у вас есть огромное количество текста. В этом случае так много времени уходит на то, чтобы написать резюме в эффективной манере.
У него есть приложения в различных областях, таких как СМИ, индустрия развлечений, наука и т. д. Вы слышали о приложении Inshorts? Приложение использует НЛП, чтобы получить сводку новостных статей, экономя деньги и затраты. Итак, вы видите, что НЛП — это не только экономия времени, но и сокращение расходов для увеличения прибыли компании.
Существуют различные библиотеки и алгоритмы для создания сводного текста. Одной из них является библиотека Gensim, которая использует алгоритм Textrank для создания сводки. Передовые методы, такие как GPT и Transformers, также очень хороши в задачах суммирования текста.
Вы можете просмотреть следующую исследовательскую работу, чтобы лучше понять суммирование текста.
2. Проверка на плагиат
С появлением Интернета ежедневно обменивается огромным количеством информации. Поскольку вся информация и контент легко доступны для всех, многие люди пользуются этим и просто копируют чужой контент, что приводит к росту плагиата. Это очень важный вопрос, особенно в области научных исследований. Многие люди крадут идеи и работу других, не давая должного признания.
Из-за огромного количества контента вручную проверить на плагиат практически невозможно. Вот почему нам нужен какой-то метод или технология, которые могут проверить, является ли контент плагиатом или нет. НЛП исключительно блестяще справляется с этой задачей.
Скрытый семантический анализ (LSA) — это метод НЛП, который может эффективно проверять плагиат.
3. Разговорный бот
Это, вероятно, наиболее применимое приложение НЛП в реальном мире. Вы найдете чат-ботов, взаимодействующих с людьми сейчас в каждой области. Возможно, вы иногда спрашивали Google Assistant о погоде. Или узнать о каком-либо курсе на веб-сайте образовательных технологий. Это не что иное, как удивительные приложения только НЛП. Чат-боты могут отвечать пользователю в соответствии с вопросом, заданным пользователем.
Самое приятное, что их не так сложно создать. Доступны различные фреймворки, которые позволяют легко создавать интеллектуальных чат-ботов.
Некоторые другие доступные фреймворки:
- Google Диалоговый поток
- Амазонка Лекс
- Майкрософт Луис
- IBM Уотсон
- РАСА
4. Генерация MCQ
Предоставьте текст и получите набор MCQ. Чего ждать! Является ли это возможным? Да, обработка естественного языка способна на это. Такое заманчивое приложение!
Представьте себе учителя, который хочет пройти тест MCQ. Как легко учителю получить набор MCQ, просто предоставив текст. Это экономит много времени и ручной работы.
Для выполнения этой задачи мы можем использовать экстрактивный сумматор BERT или модель Transformer. Ключевые слова можно извлечь с помощью библиотеки Python Keyword Extractor.
Это хорошее чтение, которое расширит ваши знания об этом проекте.
5. Исправление грамматики
Хотите написать статью, письмо или любой другой документ, но не уверены в своих грамматических навыках? Наличие слишком большого количества грамматических ошибок создает плохое впечатление о вас перед читателем. Ну, не волнуйтесь. Держу пари, вы сможете написать документ без грамматических ошибок. Благодаря развитию области НЛП.
При написании электронных писем вы могли заметить, что он автоматически предлагает правильную грамматику, а также исправляет орфографию. Это сделало нашу работу настолько удобной, что нам больше не нужно беспокоиться о грамматических ошибках.
Grammarly — одно из таких приложений, которое автоматически исправляет орфографию, а также предлагает нам подходящую грамматику. Его даже можно скачать как расширение для Chrome.
Вы должны тренировать свои алгоритмы с большим набором данных текстов, которые широко ценятся за использование правильной грамматики. Для обучения необходимо выполнять необходимые методы НЛП, такие как лемматизация, удаление стоп-слов/нерелевантных слов, удаление знаков препинания и т. д.
6. Языковой перевод
Языковой перевод — это удивительное применение НЛП. Вы можете перевести любой текст на любом языке на язык по вашему выбору, скажем, с французского на английский. Нам не обязательно обращаться за помощью к человеку, владеющему языком, которого вы не понимаете. Вы можете просто передать текст, и модель НЛП переведет его для вас.
Он используется во многих приложениях, таких как Facebook и Instagram. Facebook и Instagram также показывают текст после языкового перевода. Так удобно интерпретировать текст, написанный на других языках. Самое приятное то, что частота ошибок этих моделей очень низкая.
Модель НЛП сначала определяет язык для преобразования. Вам просто нужно обучить модель с огромным набором данных, имеющим текст вместе с языком. Вы также можете получить доступный набор данных для этого проекта.
7. Возобновление парсинга приложения
Вряд ли найдется какая-либо область, не затронутая НЛП. Он также расширил свое присутствие в области HR. Компании получают слишком много резюме для профиля работы. Вручную извлекать необходимую информацию из каждого резюме очень трудоемко, а иногда и неэффективно.
Парсер резюме — это модель NLP, которая может мгновенно извлекать информацию, такую как навыки, университет, степень, имя, телефон, должность, адрес электронной почты, другие ссылки в социальных сетях, национальность и т. д., независимо от их структуры. В настоящее время в Интернете доступно множество парсеров резюме. Ну, вы также можете создать свой собственный.
Регулярные выражения (или Regex) могут помочь извлечь нужный раздел из резюме. Затем для создания модели можно использовать распознавание именованных объектов BERT (BERT NER).
8. Генератор подписей к изображениям
Это горячая область исследований в области искусственного интеллекта. Он генерирует текстовое описание для изображения. Это требует помощи от методов компьютерного зрения также для понимания изображения.
Вы можете увидеть изображение выше, чтобы увидеть, насколько точно модель генерирует подписи. Это экономит много времени, в противном случае выполнение этого вручную повлечет за собой затраты для компании.
CNN или модели обучения передачи, такие как Inception, VGG16, ResNet50, GoogleNet, можно использовать для классификации изображения. И RNN/LSTM в качестве языковой модели для кодирования текстовых последовательностей. Кодер может комбинировать как закодированную форму изображения, так и закодированную форму текстовой подписи и передавать ее декодеру.
9. Классификация токсичных комментариев
Необходимое приложение в эпоху социальных сетей!
Много раз вы, возможно, видели, как знаменитости и игроки в крикет сталкивались с критикой в социальных сетях. Хотя конструктивная критика — это хорошо, но публикация оскорбительных комментариев снижает моральный дух человека, а также оказывает негативное влияние на маленьких детей, особенно в социальных сетях. Именно поэтому крайне важно решить эту проблему. Модели НЛП могут обнаруживать токсичные комментарии. Затем эти комментарии могут быть автоматически удалены, чтобы их не увидели многие люди.
Данные для этого проекта можно найти здесь.
10. Генерация текста
Вы хотите производить текст автоматически? Ну, вы можете создать свой собственный инструмент для генерации текста.
Он может автоматически генерировать текст, а также завершать предложение, используя методы RNN/LSTM.
Удивительное приложение для этого — GitHub Copilot, совместно разработанное OpenAI и GitHub. Он прошел обучение на кодах миллионов публичных репозиториев на GitHub. Он настолько мощный, что может автоматически генерировать код, который вы хотите. NLP способен понять, чего хочет программист, и автоматически завершит код. Например, если вы хотите, чтобы код генерировал код для проверки того, является ли число простым или нет, просто напишите его в комментарии, и GitHub Copilot предоставит вам код. Разве это не мощно?
Заключение
Итак, мы обсудили 10 лучших проектов НЛП, которые вы можете создать, чтобы выделиться из толпы. Вы получите большой практический опыт работы над этими проектами. Вы будете уверены в своих навыках НЛП. Эти проекты можно использовать и в реальной жизни.
Сейчас НЛП имеет широкое значение, наверное, в каждой отрасли. Эта технология экономит много времени и денег. Что может быть лучше, чем экономить расходы компании и увеличивать свою прибыль с помощью технологии.
