Show
20 Dự án học máy trên NLP đã giải quyết và giải thích với Python.Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một chủ đề được thảo luận và nghiên cứu rộng rãi trong những ngày này. NLP, một trong những lĩnh vực lâu đời nhất của nghiên cứu học máy, được sử dụng trong các lĩnh vực chính như nhận dạng giọng nói dịch máy và xử lý văn bản. Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn qua 20 dự án học máy trên NLP đã giải quyết và giải thích với ngôn ngữ lập trình Python. 20 dự án học máy trên NLP
Hy vọng bạn thích bài viết này về 20 dự án học máy về NLP hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên với ngôn ngữ lập trình Python. Xin vui lòng hỏi các câu hỏi có giá trị của bạn trong phần bình luận bên dưới.  Khám phá một số ý tưởng các dự án NLP đơn giản, thú vị và nâng cao với mã nguồn mà bạn có thể thực hành để trở thành kỹ sư NLP. Cập nhật lần cuối: 22 tháng 9 năm 2022 Trong blog này, khám phá một danh sách đa dạng các ý tưởng các dự án NLP thú vị, từ các dự án NLP đơn giản cho người mới bắt đầu đến các dự án NLP nâng cao cho các chuyên gia sẽ giúp làm chủ các kỹ năng NLP. & NBSP; Theo báo cáo Tương lai của Công việc được phát hành bởi Diễn đàn Kinh tế Thế giới vào tháng 10 năm 2020, con người và máy móc sẽ dành một lượng thời gian bằng nhau cho các nhiệm vụ hiện tại trong các công ty, vào năm 2025. Báo cáo cũng tiết lộ rằng khoảng 40% nhân viên sẽ được yêu cầu để thay đổi và 94% các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hy vọng các công nhân sẽ đầu tư vào việc học các kỹ năng mới. Họ đang thể hiện sự quan tâm lớn trong việc áp dụng điện toán đám mây cùng với các công nghệ khác như robot không phải con người, trí tuệ nhân tạo (AI) và mã hóa. Tất cả các con số được trình bày ở trên cho thấy rằng sẽ có một nhu cầu lớn đối với những người có kỹ năng thực hiện các công nghệ dựa trên AI. Một tên miền phụ của AI đang dần tạo được dấu ấn trong thế giới công nghệ là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Bạn có thể dễ dàng đánh giá cao thực tế này nếu bạn bắt đầu nhớ lại rằng số lượng trang web hoặc ứng dụng di động, bạn đã truy cập mỗi ngày, đang sử dụng các bot dựa trên NLP để cung cấp hỗ trợ khách hàng.
Tạo chatbot đầu tiên của bạn với mô hình RASA NLU và PythonMã giải pháp có thể tải xuống | Video giải thích | Hô trợ ky thuật Bắt đầu dự án Như chúng tôi đã tiết lộ trong các câu hỏi phỏng vấn NLP học NLP của chúng tôi với câu trả lời trong blog năm 2021, một tìm kiếm nhanh trên LinkedIn cho thấy khoảng 20.000 kết quả cho các công việc liên quan đến NLP. Do đó, bây giờ là thời điểm tốt để đi sâu vào thế giới của NLP và nếu bạn muốn biết những kỹ năng nào được yêu cầu cho kỹ sư NLP, hãy xem danh sách mà chúng tôi đã chuẩn bị dưới đây. Mục lục
Các kỹ năng cần thiết để trở thành kỹ sư NLP
15 ý tưởng dự án NLP để thực hànhNgoài các kỹ năng được đề cập ở trên, các nhà tuyển dụng thường yêu cầu ứng viên giới thiệu danh mục đầu tư dự án của họ. Họ làm như vậy để có một ý tưởng về việc bạn tốt như thế nào trong việc triển khai các thuật toán NLP và mức độ bạn có thể mở rộng chúng cho doanh nghiệp của họ. Để giúp bạn vượt qua thử thách này, chúng tôi đã chuẩn bị một danh sách thông tin các dự án NLP. Và để làm cho việc duyệt web của bạn không gặp rắc rối, chúng tôi đã chia các dự án thành bốn loại sau:
Vì vậy, hãy tiếp tục, chọn danh mục của bạn và thử thực hiện các dự án yêu thích của bạn ngay hôm nay!
Các dự án NLP thú vị cho người mới bắt đầuCác dự án NLP đơn giản Các dự án nguồn mở NLPCác dự án NLP nâng cao
Vì vậy, hãy tiếp tục, chọn danh mục của bạn và thử thực hiện các dự án yêu thích của bạn ngay hôm nay!The first step to start designing the Sentiment Analysis system would involve performing EDA over textual data. After that, you will have to use text data processing methods to extract relevant information from the data and remove gibberish. The next step would be to use significant words in the reviews to analyze the sentiment of the reviewer. Through this project, you can learn about the TF-IDF method, Markov Chain concept, and feature engineering. If you want a detailed solution for this project, check out this project from our repository: Ecommerce product reviews - Pairwise ranking and sentiment analysis. Trong phần này của blog Dự án NLP của chúng tôi, bạn sẽ tìm thấy các dự án dựa trên NLP thân thiện với người mới bắt đầu. Nếu bạn chưa quen với NLP, thì các dự án đầy đủ của NLP này cho người mới bắt đầu sẽ cung cấp cho bạn một ý tưởng công bằng về cách các dự án NLP thực tế được thiết kế và triển khai. Ý tưởng dự án NLP #1 Phân tích tình cảmĐây là một trong những dự án NLP phổ biến nhất mà bạn sẽ tìm thấy trong thùng của hầu hết mọi kỹ sư nghiên cứu NLP. Lý do cho sự phổ biến của nó là nó được các công ty sử dụng rộng rãi để theo dõi việc xem xét sản phẩm của họ thông qua phản hồi của khách hàng. Nếu đánh giá chủ yếu là tích cực, các công ty sẽ có một ý tưởng rằng họ đang đi đúng hướng. Và, nếu tình cảm của các đánh giá kết luận bằng cách sử dụng dự án NLP này chủ yếu là tiêu cực thì công ty có thể thực hiện các bước để cải thiện sản phẩm của họ.
Phương pháp: Bước đầu tiên để bắt đầu thiết kế hệ thống phân tích tình cảm sẽ liên quan đến việc thực hiện EDA qua dữ liệu văn bản. Sau đó, bạn sẽ phải sử dụng các phương pháp xử lý dữ liệu văn bản để trích xuất thông tin liên quan khỏi dữ liệu và xóa vô nghĩa. Bước tiếp theo sẽ là sử dụng các từ quan trọng trong các đánh giá để phân tích tình cảm của người đánh giá. Thông qua dự án này, bạn có thể tìm hiểu về phương pháp TF-IDF, khái niệm chuỗi Markov và kỹ thuật tính năng. Nếu bạn muốn có một giải pháp chi tiết cho dự án này, hãy xem dự án này từ kho lưu trữ của chúng tôi: Đánh giá sản phẩm thương mại điện tử - Xếp hạng theo cặp và phân tích tình cảm. In this project, you will learn how to use the NLTK library in Python for text classification and text preprocessing. You will also get to explore how Tokenization, lemmatization, and Parts-of-Speech tagging are implemented in Python. Through this project, you will get accustomed to models like Bag-of-words, Decision tree, and Naive Bayes. To look at a more detailed solution to the solution of this project, check out the chatbot example application using python - text classification using nltk. Đọc được đề xuất: Làm thế nào để phân loại văn bản?End-to-End ML Projects Ý tưởng dự án NLP #2 Bots trò chuyện: ChatbotsNhư chúng tôi đã đề cập ở phần đầu của blog này, hầu hết các công ty công nghệ hiện đang sử dụng các bot trò chuyện, được gọi là chatbot để tương tác với khách hàng của họ và giải quyết các vấn đề của họ. Đây là một cách rất tốt để tiết kiệm thời gian cho cả khách hàng và công ty. Người dùng được hướng dẫn trước tiên nhập tất cả các chi tiết mà các bot yêu cầu và chỉ khi có nhu cầu can thiệp của con người, khách hàng được kết nối với một giám đốc chăm sóc khách hàng.
Hãy đến gần hơn với giấc mơ trở thành một nhà khoa học dữ liệu với hơn 70 dự án ML từ đầu đến cuối đã được giải quyết Ý tưởng dự án NLP #3 Nhận dạng chủ đềĐây là một dự án NLP rất cơ bản, dự kiến bạn sẽ sử dụng các thuật toán NLP để hiểu chúng theo chiều sâu. Nhiệm vụ là có một tài liệu và sử dụng các thuật toán có liên quan để dán nhãn tài liệu với một chủ đề thích hợp. Một ứng dụng tốt của dự án NLP này trong thế giới thực là sử dụng dự án NLP này để dán nhãn đánh giá của khách hàng. Sau đó, các công ty có thể sử dụng các chủ đề của các đánh giá của khách hàng để hiểu nơi các cải tiến nên được ưu tiên. Phương pháp: Dự án NLP này sẽ giúp bạn hiểu cách sử dụng thuật toán NLP để xếp hạng các câu khác nhau trong tài liệu dựa trên tầm quan trọng của chúng. Bạn sẽ phải sử dụng các thuật toán như tương tự cosine để hiểu câu nào trong tài liệu đã cho có liên quan hơn và sẽ tạo thành một phần của bản tóm tắt.This NLP Project will help you in understanding how to use NLP algorithms for ranking various sentences in the document based on their significance. You will have to use algorithms like Cosine Similarity to understand which sentences in the given document are more relevant and will form the part of the summary. Ý tưởng dự án NLP #5 Autocorrector Ngữ phápĐã qua rồi những ngày mà người ta sẽ phải sử dụng Microsoft Word để kiểm tra ngữ pháp. Ngày nay, hầu hết các biên tập viên văn bản cung cấp tùy chọn sửa lỗi ngữ pháp. Thậm chí còn có một trang web tên là ngữ pháp đang dần trở nên phổ biến trong các nhà văn. Trang web không chỉ cung cấp tùy chọn để sửa các lỗi ngữ pháp của văn bản đã cho mà còn cho thấy cách các câu trong đó có thể trở nên hấp dẫn và hấp dẫn hơn. Tất cả điều này đã trở nên có thể nhờ vào tên miền phụ AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Phương pháp: Dự án NLP này sẽ yêu cầu bạn không sử dụng thuật toán học máy nâng cao. Bạn nên đào tạo các thuật toán của mình với một bộ dữ liệu lớn các văn bản được đánh giá cao cho việc sử dụng ngữ pháp chính xác. Để đào tạo, đó là một điều bắt buộc là bạn thực hiện các kỹ thuật NLP cần thiết như lemmatization, loại bỏ các từ dừng/ từ không liên quan, loại bỏ các dấu chấm câu, v.v. This NLP project will require you to not use advanced machine learning algorithms. You should train your algorithms with a large dataset of texts that are widely appreciated for the use of correct grammar. For training, it’s a must that you perform necessary NLP techniques like Lemmatization, Removal of stop words/ irrelevant words, Removal of punctuations, etc. Ý tưởng dự án NLP #6 Phân loại spamNhớ lại những ngày xưa không tốt khi sử dụng email nơi chúng tôi thường nhận được rất nhiều email rác và rất ít email có liên quan. Chúng tôi đã đến rất xa những ngày đó, thiên đường của chúng tôi? Một số lượng tín dụng tốt cho sự chuyển đổi này thuộc về NLP. Sử dụng thuật toán NLP, các hệ thống cung cấp dịch vụ email có thể xác định các email spam dễ dàng giúp cơ sở người dùng của họ tiết kiệm thời gian bằng cách tránh các email không cần thiết trong hộp thư đến của họ.
Phương pháp: Đối với dự án NLP này, bạn sẽ phải thu thập một bộ dữ liệu email và sau đó sử dụng phần thân của email để đào tạo thuật toán của bạn. Bạn có thể sử dụng các thuật toán học sâu hoặc máy để đạt được điều này nhưng khi mới bắt đầu, chúng tôi khuyên bạn nên gắn bó với các thuật toán học máy vì chúng tương đối dễ hiểu. & NBSP; For this NLP project, you will have to collect a dataset of emails and then use the body of the email for training your algorithm. You can use deep learning or machine algorithms to achieve this but as a beginner, we’d suggest you stick to machine learning algorithms as they are relatively easy to understand. Ý tưởng dự án NLP #7 & NBSP; Xử lý và phân loại văn bản Text Processing and ClassificationĐối với người mới trong học máy, hiểu được xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể khá khó khăn. Để hiểu một cách suôn sẻ NLP, trước tiên người ta phải thử các dự án đơn giản và dần dần nâng cao độ khó. Vì vậy, nếu bạn là người mới bắt đầu đang tìm kiếm một dự án NLP đơn giản và thân thiện với người mới bắt đầu, chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu với dự án này.
Mục tiêu dự án: Hiểu NLP từ đầu bằng cách làm việc về vấn đề đơn giản về phân loại văn bản. Understand NLP from scratch by working on the simple problem of text classification. Học hỏi từ dự án: Takeaway đầu tiên của bạn từ dự án này sẽ là trực quan hóa dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ tìm hiểu về các điểm dừng, tokenisation, xuất phát bằng cách sử dụng Lancaster Stemmer, N-Grams Model, TF-IDF. Bạn cũng sẽ có thể khám phá việc triển khai mô hình hồi quy logistic trên một bộ dữ liệu văn bản. Your first takeaway from this project will be data visualization and data preprocessing. Additionally, you will learn about Stopwords, Tokenisation, Stemming using Lancaster Stemmer, N-grams model, TF-IDF. You will also get to explore the implementation of the logistic regression model on a textual dataset. Tech Stack: Ngôn ngữ: Python, Thư viện: & NBSP; gấu trúc, seeborn, matplotlib, sklearn, nltk Language: Python, Libraries: pandas, seaborn, matplotlib, sklearn, nltk
Các dự án NLP đơn giảnTiêu đề này có những ý tưởng dự án NLP mẫu không dễ dàng như những ý tưởng được đề cập trong phần trước. Đối với người mới bắt đầu trong NLP, những người đang tìm kiếm một nhiệm vụ đầy thách thức để kiểm tra các kỹ năng của họ, các dự án NLP tuyệt vời này sẽ là một điểm khởi đầu tốt. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng các ý tưởng dự án NLP này cho các dự án NLP của lớp sau đại học. Đọc được đề xuất:
NLP Project Idea #1 Câu tự động hoàn chỉnhĐây là một dự án NLP thú vị mà bạn có thể thêm vào danh mục dự án NLP của mình cho bạn đã quan sát các ứng dụng của nó gần như mỗi ngày. Tự hỏi ở đâu? Chà, nó rất đơn giản, khi bạn gõ tin nhắn trên một ứng dụng trò chuyện như WhatsApp. Tất cả chúng ta đều tìm thấy những đề xuất đó cho phép chúng ta hoàn thành các câu của mình một cách dễ dàng. Hóa ra, thật khó để tạo ứng dụng tự động hoàn thành câu của riêng bạn bằng NLP.
Phương pháp: & nbsp; Đây là dự án NLP hoàn hảo để hiểu mô hình N-Gram và việc triển khai của nó trong Python. Bạn có thể sử dụng các thuật toán học tập sâu khác nhau như RNNS, LSTM, BI LSTMS, trình mã hóa và bộ xử lý để thực hiện dự án này. Tất nhiên, trước tiên bạn sẽ phải sử dụng các phương thức NLP cơ bản để làm cho dữ liệu của bạn phù hợp cho các thuật toán trên. This is the perfect NLP project for understanding the n-gram model and its implementation in Python. You can use various deep learning algorithms like RNNs, LSTM, Bi LSTMs, Encoder-and-decoder for the implementation of this project. Of course, you will first have to use basic NLP methods to make your data suitable for the above algorithms. Ý tưởng dự án NLP #2 Phân tích rổ thị trườngMỗi khi bạn ra ngoài mua sắm đồ tạp hóa trong siêu thị, bạn phải nhận thấy một kệ chứa sôcôla, kẹo, v.v. được đặt gần quầy thanh toán. Đó là một quyết định rất thông minh và được tính toán của các siêu thị để đặt kệ đó ở đó. Hầu hết mọi người chống lại việc mua rất nhiều mặt hàng không cần thiết khi họ vào siêu thị nhưng cuối cùng ý chí sẽ phân rã khi họ đến quầy thanh toán. Một lý do khác cho việc đặt sôcôla có thể là mọi người phải chờ ở quầy thanh toán, do đó, chúng có phần buộc phải nhìn vào kẹo và bị dụ dỗ mua chúng. Do đó, điều quan trọng đối với các cửa hàng là phân tích các sản phẩm mà khách hàng của họ đã mua/khách hàng, các giỏ để biết làm thế nào họ có thể tạo ra nhiều lợi nhuận hơn.
Phương pháp: Dự án NLP này sẽ cung cấp cho bạn một ý tưởng tuyệt vời về cách phân tích rổ thị trường có liên quan đến các công ty. Bạn sẽ hiểu các quy tắc liên kết khác nhau và tìm hiểu Apriori và thuật toán tăng trưởng FP. Bạn cũng sẽ biết về phân tích đơn biến và bivariate. Để biết thêm về dự án NLP này, hãy tham khảo Phân tích BASKET trên thị trường bằng cách sử dụng thực hiện ví dụ hướng dẫn thuật toán Apriori và FPGROWTH. This NLP project will give you a great idea about how Market Basket Analysis is relevant for companies. You will understand different association rules and learn the apriori and the Fp Growth algorithm. You will also get to know about univariate and bivariate analysis. To know more about this NLP project, refer to Market basket analysis using apriori and fpgrowth algorithm tutorial example implementation. NLP Project Idea #3 Hệ thống gắn thẻ câu hỏi tự độngCác trang web được thiết kế đặc biệt để có câu hỏi và câu trả lời cho người dùng của họ như Quora và StackoverFlow thường yêu cầu người dùng của họ gửi năm từ cùng với câu hỏi để chúng có thể được phân loại dễ dàng. & NBSP; Nhưng, đôi khi người dùng cung cấp các thẻ sai khiến người dùng khác khó điều hướng qua. Do đó, họ yêu cầu một hệ thống gắn thẻ câu hỏi tự động có thể tự động xác định các thẻ chính xác và có liên quan cho một câu hỏi được gửi bởi người dùng.
Phương thức: Để thực hiện dự án này, bạn có thể sử dụng Dataset Stacksample. Đó là một bộ dữ liệu khổng lồ có ba tệp: câu trả lời, câu hỏi và thẻ. Tất cả ba tệp đều ở định dạng CSV để bạn có thể sử dụng thư viện Python Pandas để thực hiện phân tích cần thiết. Ba tệp được kết nối bởi cột ‘ID, là duy nhất cho mỗi câu hỏi. Mỗi câu hỏi có ít nhất ba thẻ và nhiệm vụ của bạn là dự đoán các thẻ này bằng cách sử dụng các câu hỏi và câu trả lời. Ý tưởng dự án NLP #4 tiếp tục hệ thống phân tích cú phápMột hệ thống phân tích sơ yếu lý lịch là một ứng dụng lấy sơ yếu lý lịch của các ứng cử viên của một công ty là đầu vào và cố gắng phân loại chúng sau khi đi qua văn bản trong đó một cách kỹ lưỡng. Ứng dụng này, nếu được triển khai chính xác, có thể tiết kiệm nhân sự và các công ty của họ rất nhiều thời gian quý báu mà họ có thể sử dụng cho một cái gì đó hiệu quả hơn. Phương pháp: Hệ thống phân tích cú pháp này có thể được xây dựng bằng các kỹ thuật NLP và khung học máy chung chung. Thông qua dự án NLP này, bạn sẽ hiểu nhận dạng và chuyển đổi ký tự quang học của JSON sang định dạng Spacy. Vì sơ yếu lý lịch chủ yếu được gửi ở định dạng PDF, bạn sẽ có thể tìm hiểu cách văn bản được trích xuất từ PDF. & NBSP; Truy cập mã nguồn để tiếp tục phân tích cú pháp, tham khảo triển khai ứng dụng phân tích sơ yếu lý lịch. This parsing system can be built using NLP techniques and a generic machine learning framework. Through this NLP project, you will understand Optical Character Recognition and conversion of JSON to Spacy format. As resumes are mostly submitted in PDF format, you will get to learn how text is extracted from PDFs. Access the source code for Resume Parsing, refer to Implementing a resume parsing application. Các dự án nguồn mở NLPTiêu đề này có danh sách các dự án NLP mà bạn có thể làm việc dễ dàng vì các bộ dữ liệu cho chúng là nguồn mở. NLP Project Idea #1 nhận ra các văn bản tương tựDự án NLP này là điều bắt buộc đối với bất kỳ người đam mê NLP nào. Nó đã được đưa ra như một thách thức trên Kaggle khoảng 4 năm trước. Nếu bạn đã từng truy cập trang web Quora, đôi khi bạn sẽ nhận thấy, hai câu hỏi trên trang web có cùng ý nghĩa nhưng câu trả lời khác nhau. Điều này tạo ra một vấn đề vì trang web muốn độc giả của mình có quyền truy cập vào tất cả các câu trả lời có liên quan đến câu hỏi của họ. Để giải quyết vấn đề này, Quora đã đưa ra thử thách cặp câu hỏi Quora và yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu đi kèm với một giải pháp để xác định các câu hỏi có ý định tương tự. Ý tưởng là trình bày tất cả các câu trả lời cho độc giả của họ cho tất cả các câu hỏi có thể trông khác nhau nhưng có cùng ý định. Phương pháp: Trong dự án NLP này, bạn có thể sử dụng các sơ đồ và biểu đồ thanh để trực quan hóa dữ liệu văn bản trước khi sử dụng bất kỳ thuật toán học máy nào trên đó. Bạn sẽ phải thực hiện hóa học, xóa các từ dừng, chuyển đổi văn bản thành các số bằng các kỹ thuật vectorization. Sau đó, bạn nên sử dụng các thuật toán học máy khác nhau như hồi quy logistic, tăng độ dốc, rừng ngẫu nhiên và CV tìm kiếm lưới để điều chỉnh các siêu âm. Để biết giải pháp từng bước cho việc này, nhấp vào các dự án NLP-Giải pháp cặp câu hỏi Kaggle Quora. In this NLP Project, you can use bar plots and histograms to visualize textual data before using any machine learning algorithms on it. You will have to perform lemmatization, remove stop words, convert text to numbers using vectorization techniques. After that, you should use various machine learning algorithms like logistic regression, gradient boosting, random forest, and grid search CV for tuning the hyperparameters. To know the step-by-step solution for this, click NLP Projects - Kaggle Quora Question Pairs Solution. NLP Projects Idea #2 Inappropriate Comments ScannerThe twenty-first century is the age of social media. On one hand, many small businesses are benefiting and on the other, there is also a dark side to it. Because of social media, people are becoming aware of ideas that they are not used to. While few take it positively and make efforts to get accustomed to it, many start taking it in the wrong direction and start spreading toxic words. Thus, many social media applications take necessary steps to remove such comments to predict their users and they do this by using NLP techniques. Method: The dataset for this project is freely available on Kaggle. You can use this dataset to classify the comments as toxic and non-toxic. For this project, you will have to first use textual data preprocessing techniques. After that, you must perform basic NLP methods like TF-IDF of converting textual data into numbers and then use machine learning algorithms to label the comments. Advanced NLP ProjectsIf you are a pro at NLP, then the projects below are perfect for you. They are challenging and equally interesting projects that will allow you to further develop your NLP skills. NLP Projects Idea #1 Language IdentifierHow often have you traveled to a city where you were excited to know what languages they speak? That’s such a common thing. To discover a language, you don’t always have to travel to that city, you might even come across a document while browsing through websites on the Internet or going through books in your library and may have the curiosity to know which language it is. This NLP Project is all about quenching your curiosity only.
Method: This project will involve using the Language Detection dataset for training your machine learning/deep learning algorithm. This dataset has two columns: text and language. After performing text preprocessing methods, you can use your preferred algorithm to predict the correct target variable of language for a given text. If you want to implement this NLP project in Python, we suggest you use libraries like Pandas, Numpy, Seaborn, NLTK, and Matplotlib. NLP Projects Idea #2 Image-Caption GeneratorConsider you are given a system and asked to describe it. It sounds like a simple task but for someone with weak eyesight or no eyesight, it would be difficult. And that is why designing a system that can provide a description for images would be a great help to them.
Method: This advanced NLP project is a slightly complex one but is equally interesting. One must have a fair idea of deep learning algorithms and image processing techniques as well to implement this project. So, if you haven’t tried them yet, this project will motivate you to understand them. You will have to first use image processing and deep learning algorithms to label objects in the image and then convert that information into relevant sentences through NLP methods. Recommended Reading: Top 10 Deep Learning Algorithms in Machine Learning NLP Projects Idea #3 Homework HelperThis is a very cool NLP project for all the parents out there who struggle with helping their children in completing complicated tasks assigned as homework to their kids. The reason is simple : they feel like they’re too old for it and have forgotten most of the things. But dear parents don’t worry, NLP is here to help. By designing a simple NLP-based app, you can help your kids with their homework.
Method: For this NLP based project, you can use pdfs by NCERT or by any other freely available publication house as your dataset. You can implement NLP methods to analyze the data and then use specific machine learning or deep learning algorithms to find answers/relevant text to the questions asked by the user. If you enjoyed reading about these NLP project ideas and are looking for more NLP Data Science projects ideas with solutions then check out our repository: Top NLP Projects | Natural Language Processing Projects. FAQsWhat are NLP tasks?NLP comprises multiple tasks that allow you to investigate and extract information from unstructured content. These tasks include Stemming, Lemmatisation, Word Embeddings, Part-of-Speech Tagging, Named Entity Disambiguation, Named Entity Recognition, Sentiment Analysis, Semantic Text Similarity, Language Identification, Text Summarisation, etc. How do I start an NLP Project?There are five steps you need to follow for starting an NLP project-.
Python có thể được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên không?Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực tập trung vào việc làm cho ngôn ngữ tự nhiên có thể sử dụng được bằng các chương trình máy tính. NLTK, hoặc Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên, là gói Python mà bạn có thể sử dụng cho NLP. Rất nhiều dữ liệu mà bạn có thể phân tích là dữ liệu phi cấu trúc và chứa văn bản có thể đọc được của con người.NLTK, or Natural Language Toolkit, is a Python package that you can use for NLP. A lot of the data that you could be analyzing is unstructured data and contains human-readable text.
Một số dự án NLP tốt là gì?Các dự án NLP hàng đầu trên GitHub, bạn nên thực hiện [2022].. Nhận dạng diễn giải .. Tài liệu tương tự .. Text-Prediction.. Khoa học thiên tài .. Trích xuất tình cảm cổ phiếu từ các tiêu đề tin tức .. Bot thông minh .. CitesCyVerse.. Khoa học dữ liệu Capstone - Các tập lệnh xử lý dữ liệu .. Làm cách nào để bắt đầu một dự án NLP?Đá bắt đầu một dự án NLP.. Thu thập dữ liệu. Đây là giai đoạn ban đầu của bất kỳ dự án NLP nào. .... Tiền xử lý dữ liệu. Khi dữ liệu được thu thập, chúng ta cần làm sạch nó. .... Khai thác tính năng. Máy tính chỉ hiểu các chữ số nhị phân: 0 và 1. .... Phát triển mô hình. .... Đánh giá mô hình. .... Triển khai mô hình .. Làm thế nào để bạn đưa các dự án NLP vào sơ yếu lý lịch?Xây dựng sơ yếu lý lịch nhà phát triển ML/NLP hoàn hảo cho năm 2022.. Làm một tiểu sử tuyệt vời. .... Kể câu chuyện của bạn cho các nhà tuyển dụng. .... Bắt đầu với một tiêu đề mạnh mẽ. .... Chọn một định dạng cho nhà phát triển ML/NLP của bạn. .... Bao gồm một dòng thời gian của sự nghiệp của bạn. .... Lập danh sách các kỹ năng phát triển xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy của bạn .. |
