【NLP】2023年精通NLP 的20个项目及其源代码 --第二部分

使用源代码探索一些简单、有趣和高级的NLP项目想法，您可以练习这些想法以成为一名NLP工程师。

自然语言处理（NLP）是一个跨学科的领域，主要研究使用自然语言的人与计算机之间的交互。随着数字通信的兴起，NLP已经成为现代技术的一个组成部分，使机器能够理解、解释和生成人类语言。这个博客探索了一系列有趣的NLP项目想法，从初学者的简单NLP项目到专业人士的高级NLP项目，这些项目将有助于掌握NLP技能。

根据美国劳工统计局的一份报告，从2020年到2030年，计算机和信息研究科学家的工作岗位预计将增长22%。根据世界经济论坛2020年10月发布的《未来就业报告》，到2025年，人类和机器将在公司当前任务上花费相同的时间。该报告还透露，约40%的员工将被要求重新培训，94%的企业领导人希望员工投资学习新技能。他们对采用云计算以及非人类机器人、人工智能和加密等其他技术表现出了极大的兴趣。

上述所有数字表明，对熟练实施基于人工智能的技术的人的需求将非常大。人工智能的一个子领域是自然语言处理（NLP），它正在科技界逐渐崭露头角。如果你开始回忆起你每天访问的许多网站或移动应用程序都在使用基于NLP的机器人来提供客户支持，你就可以很容易地理解这一事实。

正如我们在2021年机器学习NLP面试问答博客中所揭示的那样，在LinkedIn上快速搜索会显示约20000多个与NLP相关的工作结果。因此，现在是深入了解NLP世界的好时机，如果你想知道NLP工程师需要什么技能，请查看我们在下面准备的列表。

目录

成为NLP工程师所需的技能

15个NLP项目理念付诸实践

• 初学者感兴趣的NLP项目
  • NLP项目理念#1情绪分析
  • NLP项目创意#2对话机器人：聊天机器人
  • NLP项目理念#3主题识别
  • NLP项目理念#4总结作家
  • NLP项目创意#5语法自校正
  • NLP项目创意#6垃圾邮件分类
  • NLP项目创意#7文本处理和分类
• 简单NLP项目
  • NLP项目创意#1句子自动完成
  • NLP项目创意#2市场篮子分析
  • NLP项目理念#3自动问题标记系统
  • NLP项目理念#4简历分析系统
• NLP开源项目
  • NLP项目理念#1识别相似文本
  • NLP项目创意#2不当评论扫描仪
• 高级NLP项目
  • NLP项目理念#1语言标识符
  • NLP项目创意#2图片标题生成器
  • NLP项目创意#3家庭作业助手

常见问题解答

简单NLP项目

本标题中有一些关于NLP的示例项目，它们不像上一节中提到的那样毫不费力。对于NLP的初学者来说，他们正在寻找一项具有挑战性的任务来测试自己的技能，这些很酷的NLP项目将是一个很好的起点。此外，您可以将这些NLP项目理念用于研究生班的NLP项目。

NLP项目创意#1句子自动完成

这是一个令人兴奋的NLP项目，您可以将其添加到NLP项目组合中，因为您几乎每天都会观察到它的应用程序。想知道在哪里？很简单，当你在WhatsApp这样的聊天应用程序上输入消息时。我们都发现这些建议可以让我们毫不费力地完成句子。事实证明，使用NLP制作自己的句子自动补全应用程序并没有那么困难。

方法：这是一个完美的NLP项目，用于理解n-gram模型及其在Python中的实现。您可以使用各种深度学习算法，如RNN、LSTM、Bi-LSTM、编码器和解码器来实现该项目。当然，您首先必须使用基本的NLP方法来使您的数据适合上述算法。

NLP项目创意#2市场篮子分析

每次你去超市买杂货时，你一定注意到柜台附近放着一个装有巧克力、糖果等的架子。超市把货架放在那里是一个非常明智和深思熟虑的决定。大多数人在进入超市时都会抵制购买大量不必要的商品，但当他们到达结账柜台时，意志力最终会减弱。放置巧克力的另一个原因可能是人们不得不在柜台前等待，因此，他们在某种程度上被迫看着糖果，并被引诱购买。因此，对商店来说，分析顾客购买的产品/顾客的购物篮以了解如何产生更多利润是很重要的。

方法：这个NLP项目将给你一个关于市场篮子分析如何与公司相关的好主意。您将了解不同的关联规则，并学习apriori和Fp-Growth算法。你还将了解单变量和双变量分析。要了解更多关于这个NLP项目的信息，请参阅使用apriori和fpgrowth算法的市场篮子分析教程示例实现。

NLP项目理念#3自动问题标记系统

专门为用户提供问答的网站，如Quora和Stackoverflow，通常会要求用户在提问时提交五个单词，以便轻松分类。但是，有时用户提供了错误的标签，这使得其他用户很难浏览。因此，他们需要一个自动问题标记系统，该系统可以自动识别用户提交的问题的正确和相关的标签。

方法：为了实现这个项目，你可以使用数据集StackSample。这是一个庞大的数据集，包含三个文件：答案、问题和标签。这三个文件都是CSV格式的，因此您可以使用Python Pandas库来执行必要的分析。这三个文件由列“id”连接，该列对每个问题都是唯一的。每个问题至少有三个标签，您的任务是使用问题和答案来预测这些标签。

NLP项目理念#4简历分析系统

简历解析系统是一种应用程序，它将公司候选人的简历作为输入，并在彻底阅读其中的文本后尝试对其进行分类。如果正确实施该应用程序，可以为人力资源部及其公司节省大量宝贵的时间，并将其用于更高效的工作。

方法：该解析系统可以使用NLP技术和通用的机器学习框架来构建。通过这个NLP项目，您将了解光学字符识别和JSON到Spacy格式的转换。由于简历大多以PDF格式提交，您将了解如何从PDF中提取文本。访问简历解析的源代码，请参阅实现简历解析应用程序。

NLP项目理念#5疾病诊断

如果你正在医疗保健项目中寻找NLP，那么这个项目是必须尝试的。自然语言处理（NLP）可以通过分析自然语言文本中表达的患者的症状和病史来诊断疾病。NLP技术可以帮助识别最相关的症状及其严重程度，以及可能预示某些疾病的潜在风险因素和合并症。

方法：NLP技术可用于从非结构化临床笔记和电子健康记录中提取信息，用于预测和诊断疾病。这些信息包括患者人口统计、病史、药物和治疗计划以及实验室结果。您可以使用NLP来识别文本数据中可能指示特定疾病或状况的特定模式或信号。