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
高级NLP项目
如果你认为自己是NLP专家，那么下面的项目非常适合你。它们是具有挑战性且同样有趣的项目，将使您能够进一步发展NLP技能。
NLP项目创意#1语言识别
你有多少次去过一个城市，在那里你很兴奋地知道他们会说什么语言？这是很常见的事情。要发现一种语言，你不必总是去那个城市旅行，你甚至可能在浏览互联网上的网站或浏览图书馆的书籍时遇到一份文件，并且可能有好奇心知道它是哪种语言。这个NLP项目只是为了打消你的好奇心。构建您自己的语言标识符。
方法：该项目将使用语言检测数据集来训练机器学习/深度学习算法。此数据集有两列：文本和语言。在执行文本预处理方法后，您可以使用您喜欢的算法来预测给定文本的正确语言目标变量。如果您想用Python实现这个NLP项目，我们建议您使用Pandas、Numpy、Seaborn、NLTK和Matplotlib等库。
NLP项目创意#2图片标题生成器
假设你得到了一个系统，并被要求描述它。这听起来像是一项简单的任务，但对于视力较弱或没有视力的人来说，这将是困难的。这就是为什么设计一个可以为图像提供描述的系统对他们有很大帮助的原因。
方法：这个高级的NLP项目有点复杂，但同样有趣。为了实现这个项目，人们必须对深度学习算法和图像处理技术有一个公平的想法。所以，如果你还没有尝试过，这个项目会激励你去理解它们。你必须首先使用图像处理和深度学习算法来标记图像中的对象，然后通过NLP方法将这些信息转换为相关的句子。
NLP项目创意#3家庭作业助手
这是一个非常酷的NLP项目，适用于所有努力帮助孩子完成作为家庭作业分配给孩子的复杂任务的家长。原因很简单：他们觉得自己太老了，已经忘记了大部分事情。但亲爱的家长们别担心，NLP在这里提供帮助。通过设计一个简单的基于NLP的应用程序，你可以帮助你的孩子完成家庭作业。
方法：对于这个基于NLP的项目，您可以使用NCERT或任何其他免费出版物的pdfs作为您的数据集。您可以实现NLP方法来分析数据，然后使用特定的机器学习或深度学习算法来找到用户提出的问题的答案/相关文本。
GitHub NLP项目
在本节中，您将探索NLP-github项目以及github存储库链接。
NLP项目创意#1分析言语情感
在这个项目中，目标是建立一个使用RAVDESS数据集分析语音中情绪的系统。它将帮助研究人员和开发人员更好地理解人类情绪，并开发能够识别语音中情绪的应用程序。
该项目使用了演员描绘各种情绪的语音记录数据集，包括快乐、悲伤、愤怒和中性。使用EDA工具对数据集进行了清理和分析，并最终确定了数据预处理方法。在实现这些方法后，该项目实现了几种机器学习算法，包括SVM、随机森林、KNN和多层感知器，以根据识别的特征对情绪进行分类。
GitHub Repository: Speech Emotion Analyzer by Mitesh Puthran
NLP Projects Idea #2 Detecting Paraphrases
这个项目非常适合在作业中遇到转述答案的研究人员和教师。你将致力于建立一个系统来识别两个句子是否是相互转述的。这个项目也将对研究人员和开发人员有帮助，因为它将使他们能够建立能够识别转述并改进自然语言处理应用程序的系统。
该项目使用微软研究同义词语料库，其中包含被标记为转述或非转述的成对句子。在通过特征选择方法提取相关特征后，训练包括逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林在内的机器学习算法，根据识别出的特征将句子对分类为转述或非转述。
GitHub Repository: Paraphrase Identification by Wasiahmad
NLP开源项目
本标题列出了NLP项目的列表，您可以轻松处理这些项目，因为它们的数据集是开源的。
NLP项目理念#1识别相似文本
这个NLP项目对于任何一个NLP爱好者来说都是必须的。大约4年前，它作为对Kaggle的挑战而推出。如果你曾经访问过Quora网站，你会注意到，有时网站上的两个问题含义相同，但答案不同。这就产生了一个问题，因为该网站希望读者能够获得与他们的问题相关的所有答案。为了解决这个问题，Quora发起了Quora问题对挑战，并要求数据科学家提供一个解决方案来识别具有类似意图的问题。这个想法是向读者提供所有问题的答案，这些问题看起来可能不同，但意图相同。
方法：在这个NLP项目中，在使用任何机器学习算法之前，你可以使用条形图和直方图来可视化文本数据。你必须使用矢量化技术执行引理、删除停止词、将文本转换为数字。之后，您应该使用各种机器学习算法，如逻辑回归、梯度增强、随机森林和网格搜索CV来调整超参数。要了解这方面的分步解决方案，请单击NLP项目-Kaggle Quora问题对解决方案。
NLP项目创意#2不当评论扫描器
二十一世纪是社交媒体的时代。一方面，许多小企业从中受益，另一方面，它也有黑暗的一面。由于社交媒体，人们开始意识到他们不习惯的想法。虽然很少有人积极对待并努力习惯，但许多人开始把它带向错误的方向，并开始传播有毒的话语。因此，许多社交媒体应用程序采取必要的步骤来删除此类评论以预测其用户，并且他们通过使用NLP技术来做到这一点。
方法：该项目的数据集可在Kaggle上免费获得。您可以使用此数据集将评论分为有毒和无毒两类。对于这个项目，您必须首先使用文本数据预处理技术。之后，您必须执行基本的NLP方法，如将文本数据转换为数字的TF-IDF，然后使用机器学习算法来标记注释
NLP项目理念#3 GPT-3
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是由OpenAI开发的最先进的自然语言处理模型。由于它能够以类似人类的准确性执行各种语言任务，如语言翻译、问答和文本完成，因此受到了极大的关注
GPT-3基于大量数据进行训练，并使用一种名为transformers的深度学习架构来生成连贯自然的语言。其令人印象深刻的性能使其成为各种NLP应用程序的流行工具，包括聊天机器人、语言模型和自动内容生成
NLP项目理念#4 BERT
BERT（来自Transformers的双向编码器表示）是谷歌开发的另一种最先进的自然语言处理模型。BERT是一种基于转换器的神经网络架构，可以针对各种NLP任务进行微调，如问题回答、情绪分析和语言推理。与传统的语言模型不同，BERT使用双向方法来根据句子中的前一个和后一个单词来理解单词的上下文。这使得它在处理复杂的语言任务和理解人类语言的细微差别方面非常有效。由于其卓越的性能，BERT已成为NLP数据科学项目中的一种流行工具，并被用于各种应用，如聊天机器人、机器翻译和内容生成。
NLP项目理念#5Hugging Face
Hugging Face是一个开源软件库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列工具。该库包括预先训练的模型、模型体系结构和数据集，这些数据集可以很容易地集成到NLP机器学习项目中。拥抱脸因其易用性和多功能性而广受欢迎，它支持一系列NLP任务，包括文本分类、问答和语言翻译。
Hugging Face的一个关键优势是它能够在特定任务上微调预先训练的模型，使其在处理复杂的语言任务时非常有效。此外，图书馆有一个充满活力的贡献者社区，这确保了它不断发展和改进。查看拥抱脸的官方网站了解更多信息。
如果您喜欢阅读这些NLP项目想法，并正在寻找更多的NLP数据科学项目想法和解决方案，请查看我们的存储库：顶级NLP项目|自然语言处理项目。
常见问题解答
什么是NLP任务？
NLP包括多个任务，允许您调查非结构化内容并从中提取信息。这些任务包括词缀、引理、单词嵌入、词性标记、命名实体消歧、命名实体识别、情感分析、语义文本相似性、语言识别、文本总结等。
如何启动NLP项目？
启动一个NLP项目需要遵循五个步骤。
1） 词汇分析——它需要识别和分析单词结构。使用词汇分析将文本分为段落、短语和单词。
2） 句法分析——它检查语法、单词布局和单词关系。
3） 语义分析检索精确且语义正确的语句的所有可选含义。
4） 语篇整合是由之前的句子和之后的句子的含义决定的。
5） 语用分析——它使用一套规则来描述合作对话的特点，以帮助你达到预期的效果。
如何处理NLP项目中的文本数据预处理？
NLP项目中的文本数据预处理包括几个步骤，包括文本规范化、标记化、停止字去除、词干/引理化和矢量化。每一步都有助于将原始文本数据清理并转换为可用于建模和分析的格式。
如何评估NLP模型的性能？
NLP模型的性能可以使用各种指标来评估，如准确性、精确度、召回率、F1分数和混淆矩阵。此外，BLEU、ROUGE和METEOR等领域特定指标可用于机器翻译或摘要等任务。
