在这篇博客中,我们将讨论 10 个最佳 NLP 项目,您可以创建这些项目并使您的作品集在面试官眼中更具吸引力。
有没有想过 Alexa 如何理解你在说什么,或者它如何聪明地理解你的话?自然语言处理就是答案!!
自然语言处理 (NLP) 是指计算机科学的一个分支——更具体地说,是人工智能或 AI 的一个分支——它关注的是让计算机能够以与人类几乎相同的方式理解文本和口语单词的能力。
NLP 确实是一个令人兴奋的领域,因为它的广泛应用让我们的生活更轻松。有意或无意地,您每天都在与 NLP 应用程序进行交互。
您必须使用过 Google Assistant 或 Amazon Alexa。你是否?
是的,两者都是 NLP 应用程序。您可能在许多网站上遇到过聊天机器人,它们会根据您的问题自动回复您。此外,当您写电子邮件时,如果有语法错误,系统会自动纠正您的语法错误。
看起来很有趣,对吧?这就是自然语言处理为我们的生活带来的影响,让生活变得更轻松。
即使他/她不懂英语,也请与任何人分享此博客!是的,你没有看错。不懂英语的人可以阅读此博客。如何? NLP 再次来救援。语言翻译也是 NLP 的一个惊人应用。您也可以使用 NLP 创建这些令人惊叹的应用程序。开发现实世界的项目是磨练技能和获得实践经验的最佳方式。我敢打赌,你会非常喜欢从事这些项目。
你在等什么?让我们开始讨论您也可以构建的最佳 NLP 项目!
1.文本摘要
当您打开报纸时,您是否开始阅读每篇新文章?我猜不会。您首先阅读新闻文章的摘要以获得概述。但是,当今编写的大多数摘要都是手动编写的。
如果我告诉你,如果你只提供新闻文章,AI 可以为你写摘要怎么办?听起来是不是很迷人?是的,文本摘要是您可以在 NLP 中解决的最有趣的问题之一。当您有大量文本时,它特别有用。在这种情况下以有效的方式编写摘要非常耗时。
它在媒体、娱乐行业、学术等各个领域都有应用。你听说过 Inshorts 应用程序吗?该应用程序使用 NLP 来获取新闻文章的摘要,从而节省金钱和成本。所以,你可以看到 NLP 不仅是节省时间,而且是通过削减成本来增加公司的利润。
有各种库和算法可以创建文本摘要器。其中之一是 Gensim 库,它使用 Textrank 算法来创建摘要。 GPT 和 Transformers 等高级技术也非常擅长文本摘要任务。
您可以阅读以下研究论文,以更好地了解文本摘要。
在这里免费阅读
2.抄袭检查器
随着互联网的出现,每天都有大量的信息被共享。 由于每个人都可以轻松访问所有信息和内容,因此许多人利用这一点并简单地复制其他人的内容,从而导致剽窃增加。 这是一个关键问题,尤其是在学术研究领域。 许多人在没有得到应有的承认的情况下窃取他人的想法和工作。
由于内容庞大,实际上不可能手动检查抄袭。 这就是为什么我们需要一些可以检查内容是否抄袭的方法或技术。 NLP 在这项任务上非常出色。
潜在语义分析 (LSA) 是一种 NLP 技术,可以有效地检查抄袭。
3. 对话机器人
这可能是现实世界中应用最多的 NLP 应用程序。 你会发现聊天机器人现在在各个领域都在与人类互动。 您有时可能会向 Google 助理询问天气情况。 或者在 ed-tech 网站上查询过任何课程。 这些只不过是 NLP 的惊人应用而已。 聊天机器人可以根据用户提出的问题回复用户。
最好的部分是它们并不难创建。 有各种可用的框架可让您轻松构建智能聊天机器人。
其他一些可用的框架是:
- Google Dialogflow
- Amazon Lex
- Microsoft Luis
- IBM Watson
- RASA
https://www.letthedataconfess.com/blog/ts-events/chat-bot-development-f…
4. MCQ Generation
提供文本并获取一组 MCQ。 等等,什么! 可能吗? 是的,自然语言处理能够做到这一点。 如此诱人的应用程序!
想象一下一位想要参加 MCQ 考试的老师。 教师只需提供文本就可以轻松获得一组 MCQ。 这样可以节省大量时间和人工繁重的工作。
为了完成这个任务,我们可以使用 BERT 抽取式汇总器或 Transformer 模型。 可以使用 Python 关键字提取器库来提取关键字。
这是一本很好的读物,可以增强您对该项目的了解。
在这里免费阅读
5. 语法校正
想写一篇文章、一封信或任何其他文件,但不确定自己的语法技能?语法错误太多会在读者面前留下不好的印象。好吧,别担心。我敢打赌,您将能够在语法上没有错误地编写文档。感谢NLP领域的进步。
您在编写电子邮件时会注意到它会自动建议正确的语法并更正拼写。这使我们的工作变得如此方便,以至于我们不再需要担心语法错误。
Grammarly 就是这样一种应用程序,它可以自动更正拼写并建议我们使用适当的语法。它甚至可以作为 chrome 扩展程序下载。
您应该使用大量文本数据集来训练您的算法,这些文本数据集因使用正确的语法而广受赞誉。对于训练,您必须执行必要的 NLP 技术,例如词形还原、去除停用词/不相关词、去除标点符号等。
6. 语言翻译
语言翻译是 NLP 的一个惊人应用。 您可以将任何语言的任何文本翻译成您选择的语言,例如将法语翻译成英语。 我们不一定需要向精通您不懂的语言的人寻求帮助。 您只需输入文本,NLP 模型就会为您翻译。
它用于 Facebook 和 Instagram 等许多应用程序。 Facebook 和 Instagram 也会在语言翻译后显示文本。 解释用其他语言编写的文本非常方便。 最好的部分是这些模型的错误率非常低。
NLP 模型首先确定要转换的语言。 您只需要使用包含文本及其语言的庞大数据集来训练模型。 您也可以为此项目获取现成的数据集。
下载数据集
7.简历解析申请
NLP 几乎没有任何领域未触及。 它还扩大了在人力资源领域的影响力。 公司收到过多的简历以获取工作简介。 手动从每份简历中提取所需信息非常耗时,有时效率也很低。
简历解析器是一种 NLP 模型,可以立即提取技能、大学、学位、姓名、电话、职务、电子邮件、其他社交媒体链接、国籍等信息,而不管其结构如何。 现在网上有很多简历解析器。 好吧,您也可以创建自己的。
正则表达式(或正则表达式)可以帮助从简历中提取所需的部分。 然后可以使用 BERT 命名实体识别 (BERT NER) 来创建模型。
8. 图片说明生成器
是人工智能领域的热门研究领域。 它为图像生成文本描述。 这也需要计算机视觉技术的帮助来理解图像。
您可以查看上图以了解模型生成字幕的准确程度。 这样可以节省大量时间,否则手动操作会给公司带来成本。
CNN 或 Inception、VGG16、ResNet50、GoogleNet 等迁移学习模型可用于对图像进行分类。 并以 RNN/LSTM 作为语言模型对文本序列进行编码。 编码器可以将图像的编码形式和文本标题的编码形式结合起来,并将其提供给解码器。
9. 有毒评论分类
社交媒体时代的必备应用!
很多时候,您可能已经看到名人和板球运动员在社交媒体上遇到很多批评。 虽然建设性的批评是好的,但发布辱骂性的评论会降低一个人的士气,也会对幼儿产生负面影响,尤其是使用社交媒体。 这就是为什么解决这个问题至关重要。 NLP 模型可以检测有毒评论。 然后可以自动删除这些评论,以免被很多人看到。
这个项目的数据可以在这里找到。
数据集
10. 文本生成
您想自动生成文本吗?好吧,您可以创建自己的文本生成工具。
它可以使用 RNN/LSTM 技术自动生成文本并完成句子。
它的一个惊人应用是由 OpenAI 和 GitHub 共同开发的 GitHub Copilot。它接受了 GitHub 上数百万个公共存储库的代码训练。它非常强大,可以自动生成您想要的代码。 NLP 能够理解程序员想要什么,它会自动完成代码。例如,如果您希望代码生成用于检查数字是否为素数的代码,只需将其写在评论中,GitHub Copilot 就会为您提供代码。那不是很强大吗?
结论
因此,我们讨论了您可以创建以脱颖而出的前 10 个 NLP 项目。您将在这些项目上获得大量实践经验。你会对自己的 NLP 技能充满信心。这些项目也可以在现实生活中使用。
NLP 现在可能在每个行业都具有广泛的重要性。这项技术也节省了大量时间和金钱。有什么比使用技术节省公司成本和增加利润更好的了。
https://www.letthedataconfess.com/blog/ts-events/chat-bot-development-f…
原文:https://medium.com/@letthedataconfess/10-best-nlp-projects-to-boost-you…
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