Пять продвинутых тем по обработке естественного языка и идеи проектов, которые вы должны добавить в свое резюме
Обработка естественного языка (NLP) - один из самых интригующих и увлекательных аспектов искусственного интеллекта. В связи с непрерывным развитием и развитием НЛП в последние годы важно знать о наиболее продвинутых и высококачественных темах, на которых должен сосредоточиться каждый отдельный энтузиаст или соискатель Data Science, чтобы добиться более высоких показателей успеха в этой области.
Взаимодействие между программным обеспечением и людьми становится значительно проще благодаря достижениям в области обработки естественного языка. Программы искусственного интеллекта, как правило, вычисляют, обрабатывают и анализируют большие объемы данных на естественном языке, чтобы предоставить пользователю достойный семантический и точный ответ пользователям.
Несмотря на многочисленные проблемы, с которыми сталкиваются в области НЛП, такие как заставить ИИ понять истинное семантическое значение предложений, мы добились огромного прогресса и прошли долгий путь в области обработки естественного языка.
Если вам интересно узнать о более интересных проектах с Python и Data Science, не стесняйтесь проверить ссылку ниже, где рассмотрены пятнадцать таких лучших проектов на 2021 год и далее. В этой статье мы сосредоточимся на пяти темах и проектах НЛП, о которых должен знать каждый энтузиаст этого предмета и стремиться достичь совершенства!
1. НЛТК с ML и DL
Одним из наиболее важных инструментов обработки естественного языка (NLP) для решения многих типов проблем является библиотека NLTK. Инструментарий естественного языка (NLTK) предлагает многочисленные утилиты для решения множества проблем обработки естественного языка. Библиотека NLTK очень хорошо подходит для лингвистических задач. Он предлагает широкий спектр опций для таких задач, как классификация, токенизация, выделение корней, теги, синтаксический анализ и семантическое обоснование.
Лучшее в использовании этой библиотеки с машинным обучением и глубоким обучением - это то, что вы можете создавать множество высококачественных проектов. Возможности модуля библиотеки NLTK широки. Вы можете сделать так много с этой библиотекой, а затем использовать методы пакета слов, частоты термина с обратной частотой документа (TF-IDF), слово в векторы и другие подобные методы для решения этих задач и проблем.
Ниже приведен пример кода, который показывает, как вы можете создавать наборы данных и векторы эссе для больших наборов данных, а затем использовать настройку гиперпараметров вместе с методами НЛП и алгоритмами машинного обучения, такими как Наивный Байес, деревья решений и другие аналогичные подходы машинного обучения для решения этих проблем. сложные и сложные проблемы довольно легко.
Пример кода:
vectorizer = CountVectorizer(min_df=10,ngram_range=(1,4), max_features=50000) vectorizer.fit(X_train['essay'].values) # fit has to happen only on train data # we use the fitted CountVectorizer to convert the text to vector X_train_essay_bow = vectorizer.transform(X_train['essay'].values) X_cv_essay_bow = vectorizer.transform(X_cv['essay'].values) X_test_essay_bow = vectorizer.transform(X_test['essay'].values)
Чтобы узнать больше о том, как вы можете упростить свои проекты обработки естественного языка с помощью регулярных выражений, я настоятельно рекомендую всем вам проверить ссылку, приведенную ниже. В нем рассказывается, как вы можете использовать четыре основных операции с регулярными выражениями для большей части предварительной обработки эссе и текстовых наборов данных для ваших проектов.
2. Системы прогнозирования
Одна из наиболее важных задач, которые решаются с помощью искусственного интеллекта, - это предсказание следующих слов или предложений, которые должны появиться в следующей строке или строках. Эта задача является одной из самых основных и полезных функций обработки естественного языка (NLP) в машинном обучении и глубоком обучении.
Чтобы решить следующую задачу прогнозирования совпадающих или ближайших слов в машинном обучении, можно использовать концепцию сходства для достижения желаемых результатов. Параллельный вектор слов с меньшими расстояниями взаимосвязан. Алгоритмы машинного обучения, такие как машины опорных векторов (SVM), деревья решений и другие подобные методы, могут использоваться для решения таких задач, как предсказание следующего слова, и других подобных неразличимых задач.
Более популярный подход к решению этих сложных проблем - убедиться, что мы эффективно используем концепции глубокого обучения для их решения. Методы построения архитектуры нейронных сетей с использованием рекуррентных нейронных сетей - один из таких распространенных методов решения задачи предсказания следующего слова. Однако из-за проблем с увеличением и исчезновением градиентов другие альтернативы RNN, такие как долговременная память (LSTM), используются в качестве удивительного альтернативного метода для решения этих задач.
Уникальный способ решения этих задач включает использование одномерных сверточных нейронных сетей для создания связи с векторами слов. Я бы порекомендовал зрителям проверить один из моих следующих проектов по предсказанию следующего слова, где я реализовал следующую процедуру с помощью пары составных LSTM.
3. Чат-бот
Одним из самых популярных приложений обработки естественного языка является использование чат-ботов. Чат-боты используются большинством крупных технологических гигантов, крупных компаний и даже небольших стартапов на веб-сайтах, чтобы приветствовать людей, знакомить посетителей, зрителей или аудиторию с фундаментальными аспектами компании, а также отвечать на некоторые общие вопросы, которые возникают в первую очередь. время, которое посетители сайта могут иметь.
Они также полезны для разъяснения некоторых проблем, с которыми пользователи могут столкнуться при просмотре своего веб-сайта. Чат-боты также могут быть развернуты для более общих вариантов использования для большинства публичных аудиторий. Самые популярные виртуальные помощники, такие как Google Assistant, Siri, Alexa и многие другие, также могут действовать как чат-боты.
Разговоры чат-ботов могут осуществляться либо традиционным методом текстовых сообщений онлайн, либо более современным подходом к переводу речи. Сценарии использования чат-ботов в текущем поколении быстро увеличиваются. Все больше людей и компаний также пытаются их реализовать. В области НЛП рост чат-ботов является чрезвычайно важным сценарием, и каждый энтузиаст этого предмета должен с нетерпением ждать его реализации.
Я настоятельно рекомендую изучить многочисленные методы работы с этими чат-ботами. Существует несколько алгоритмов и методов глубокого обучения для получения желаемых результатов на этих чат-ботах. Одним из таких уникальных методов является создание этих чат-ботов с использованием одномерных сверточных нейронных сетей. Ознакомьтесь с приведенной ниже ссылкой на статью, чтобы получить более интуитивное представление о следующем.
4. Трансформаторы
Трансформаторы - одна из самых значительных архитектур современной эпохи глубокого обучения. Они стремятся решить последовательность задач с большей легкостью. У них есть способность сохранять длинные цепочки данных. И, следовательно, они обладают высокой степенью надежности при обработке последовательностей большого радиуса действия. Они используют концепции самовнимания для решения сложных задач без использования выровненных по последовательности RNN или свертки.
Трансформеры - это инновационная разработка в области обработки естественного языка. Они могут с легкостью решать сложные задачи, такие как машинный перевод. Тема и концепция проекта машинного перевода будут рассмотрены более подробно в следующем разделе этой статьи.
Эти преобразователи также находят свое применение во многих задачах, таких как поиск информации, классификация текста, обобщение документов, добавление подписей к изображениям и анализ генома. Я настоятельно рекомендую провести углубленное исследование и узнать больше о трансформаторах, чтобы получить дополнительную интуицию и понимание этой современной эволюции трансформаторов.
5. Машинный перевод
Когда вы пытаетесь поговорить с человеком из другой страны, и вы оба не знаете общего языка, часто требуется использование переводчика, чтобы общаться и соглашаться с условиями конкретного контракта или сделки. Всякий раз, когда вы хотите общаться на иностранном языке, вы можете использовать функцию перевода Google, чтобы преобразовать предложение с одного языка на другой.
Набрав конкретное предложение на английском языке и попросив Google translate преобразовать его на немецкий язык, переводчик обычно выполняет достойную работу по преобразованию предложения на английском языке в предложение на немецком языке без изменения фактического семантического значения предложения. Эта задача называется машинным переводом.
Машинный перевод - одна из самых полезных и важных задач обработки естественного языка. Каждый энтузиаст должен работать над решением задачи машинного перевода с помощью библиотеки TensorFlow или библиотеки Pytorch. Используя эти библиотеки, вы должны попытаться построить модель от последовательности к последовательности, которая может решить задачу машинного перевода при достижении максимально возможной точности. Для решения этих задач разрабатывается множество удивительных современных методов.
Заключение:
Обработка естественного языка - один из лучших предметов и подтем для изучения искусственного интеллекта. Существует так много научных работ и статей, которые публикуются постоянно. Ежедневно проводятся быстрые разработки и обширные исследования. В ближайшие годы предстоит сделать еще много удивительных открытий в этой области.
В этой статье мы обсудили пять концепций обработки естественного языка (NLP) и темы проектов, о которых должен знать и изучать каждый энтузиаст. Они составляют наиболее важные и жизненно важные аспекты этих современных приложений НЛП. Спрос на эти умеренно развитые месторождения и их значение стремительно растут с каждым днем. Следовательно, это время - один из самых эффективных периодов для стремящихся инвестировать и узнавать больше.
На мой взгляд, всем зрителям, которые интересуются и увлечены областью обработки естественного языка, следует больше исследовать эти темы и попытаться узнать больше о важных аспектах этих концепций. Получив приличный объем теоретических знаний, я настоятельно рекомендую зрителям окунуться в практический мир и начать реализовывать эти проекты самостоятельно.
Если у вас есть какие-либо вопросы, связанные с различными пунктами, изложенными в этой статье, дайте мне знать в комментариях ниже. Я постараюсь ответить вам как можно скорее.
Ознакомьтесь с некоторыми из моих других статей, которые могут вам понравиться!
Спасибо всем, что дожили до конца. Я надеюсь, что всем вам понравилось читать эту статью. Желаю всем прекрасного дня!
