【NLP】2023年精通NLP 的20个项目及其源代码 --第一部分

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

成为NLP工程师所需的技能

• 熟悉在至少一种流行的深度学习框架（PyTorch、Tensorflow等）中实现NLP技术。
• 熟悉常用的机器学习和深度学习算法。
• 对用于量化NLP算法结果的统计技术有很强的理解。
• 拥有AWS、Azure等基于云的平台的实践经验。
• 过去使用NLP算法的经验被认为是一个额外的优势。
• 利用自然语言数据得出有见地的结论，从而促进业务增长。
• 设计基于NLP的应用程序以解决客户需求。

20多个NLP项目理念付诸实践

除了上述技能外，招聘人员还经常要求申请人展示他们的项目组合。他们这样做是为了了解你在实现NLP算法方面有多好，以及你能在多大程度上为他们的业务扩展它们。为了帮助您克服这一挑战，我们准备了一份内容丰富的自然语言处理项目列表。为了让您的浏览无忧，我们将这些项目分为以下四类：

1. 初学者感兴趣的NLP项目
2. 简单NLP项目
3. 高级NLP项目
4. GitHub NLP项目
5. NLP开源项目

所以，继续吧，选择你的类别，并尝试今天实施你最喜欢的项目！

​

初学者感兴趣的NLP项目

在我们的NLP项目博客的这一部分，你会发现基于NLP的项目对初学者很友好。如果你是NLP的新手，那么这些面向初学者的NLP完整项目将让你对现实生活中的NLP项目是如何设计和实现的有一个大致的了解。

NLP项目理念#1情绪分析

这是最受欢迎的NLP项目之一，你会在几乎每个NLP研究工程师的桶里找到它。它之所以受欢迎，是因为它被公司广泛用于通过客户反馈来监控对其产品的审查。如果评价大多是正面的，那么这些公司就会认为自己走在了正确的轨道上。而且，如果使用该NLP项目得出的评论大多是负面的，那么该公司可以采取措施改进其产品。

方法：开始设计情绪分析系统的第一步是对文本数据进行EDA。之后，您将不得不使用文本数据处理方法从数据中提取相关信息并去除胡言乱语。下一步是在评论中使用重要的词语来分析评论人的情绪。通过这个项目，您可以了解TF-IDF方法、马尔可夫链概念和特征工程。如果你想用python编程语言为这个项目提供详细的解决方案，请从我们的存储库中查看这个项目：电子商务产品评论-成对排名和情绪分析。

推荐阅读：如何进行文本分类？

NLP项目创意#2对话机器人：聊天机器人

正如我们在本博客开头所提到的，大多数科技公司现在都在利用被称为聊天机器人的对话机器人与客户互动并解决他们的问题。这对客户和公司来说都是节省时间的好方法。引导用户首先输入机器人要求的所有详细信息，只有在需要人工干预的情况下，客户才会与客户服务主管联系。

方法：在这个项目中，您将学习如何使用Python中的NLTK库进行文本分类和文本预处理。您还将探索如何在Python中实现标记化、引理化和词性标记。通过这个项目，您将习惯于像Bag of words、Decision tree和Naive Bayes这样的模型。要查看该项目解决方案的更详细的解决方案，请查看使用python的聊天机器人示例应用程序-使用nltk的文本分类。

NLP项目理念#3主题识别

这是一个非常基本的NLP项目，希望您使用NLP算法来深入理解它们。任务是拥有一个文档，并使用相关算法为文档标记适当的主题。这个NLP项目在现实世界中的一个很好的应用是使用这个NLP来标记客户评论。然后，公司可以使用客户评论的主题来了解哪里应该优先进行改进。

方法：该项目将向您介绍处理文本数据和使用正则表达式的方法。您将了解如何通过TF-IDF和Count vectorizer等方法将文本数据转换为矢量。您还将学习如何使用无监督的机器学习算法将类似的评论分组在一起。要了解更多信息，请阅读使用K均值聚类的主题建模。

NLP项目理念#4自动文本摘要

我们都生活在一个快节奏的世界里，只要点击一个按钮，一切都会得到满足。人们现在希望一切都能以很快的速度提供给他们。这就是为什么短新闻文章比长新闻文章更受欢迎的原因。其中一个例子是Inshorts移动应用程序的流行，该应用程序将冗长的新闻文章总结为60个单词。该应用程序能够通过使用NLP算法进行文本摘要来实现这一点。

方法：这是NLP项目中最重要的想法之一，将帮助您了解如何使用NLP算法根据其重要性对文档中的各种句子进行排名。你必须使用余弦相似度等算法来理解给定文档中哪些句子更相关，并将构成摘要的一部分。

NLP项目创意#5语法自校正

必须使用Microsoft Word进行语法检查的日子已经一去不复返了。如今，大多数文本编辑器都提供语法自动更正选项。甚至还有一个名为Grammarly的网站在作家中逐渐流行起来。该网站不仅提供了纠正给定文本语法错误的选项，还建议如何使其中的句子更具吸引力和吸引力。由于人工智能子域，自然语言处理，所有这些都成为可能。

方法：这个NLP项目将要求你不要使用先进的机器学习算法。你应该用大量的文本数据集来训练你的算法，这些文本数据集因使用正确的语法而广受赞赏。对于训练，你必须执行必要的NLP技术，如引理、删除停止词/无关词、删除标点符号等。

NLP项目创意#6垃圾邮件分类

回想一下那些使用电子邮件的不太好的日子，我们过去收到的垃圾邮件太多，相关的电子邮件很少。我们已经远离了那些日子，不是吗？这一转变的很大一部分归功于NLP。使用NLP算法，电子邮件服务提供系统可以轻松识别垃圾邮件，这有助于用户群通过避免收件箱中不必要的电子邮件来节省时间。

方法：对于这个NLP项目，你必须收集一个电子邮件数据集，然后使用电子邮件的正文来训练你的算法。你可以使用深度学习或机器算法来实现这一点，但作为初学者，我们建议你坚持使用机器学习算法，因为它们相对容易理解

NLP项目创意#7文本处理和分类

对于机器学习的新手来说，理解自然语言处理（NLP）可能相当困难。要顺利理解NLP，必须先尝试简单的项目，然后逐渐提高难度。因此，如果你是一个初学者，正在寻找一个简单的、对初学者友好的NLP项目，我们建议你从这个项目开始。

项目目标：通过处理文本分类的简单问题，从头开始理解NLP。

从项目中学习：你从这个项目中得到的第一个收获将是数据可视化和数据预处理。此外，您还将学习Stopwwords、Tokenization、使用Lancaster Stemmer的Stemming、N-grams模型、TF-IDF。您还将探索逻辑回归模型在文本数据集上的实现。

技术堆栈：语言：Python，库：pandas，seaborn，matplotlib，sklearn，nltk