پردازش زبان طبیعی (NLP) بخشی از هوش مصنوعی پیشرفته است که به کامپیوترها یاد می دهد زبان انسان را درک کنند. در این مقاله، ما برترین ایده های پروژه های NLP را برای تمام سطوح به اشتراک خواهیم گذاشت که افراد مبتدی و متخصصان با تجربه داده می توانند از آنها برای درک بهتر و کار با زبان استفاده کنند. این پروژه ها طیف گسترده ای از تشخیص موجودیت های نامگذاری شده (NER) تا ایجاد نقل قول‌های الهام‌بخش (inspiring quotes) را پوشش می دهند. با کار بر روی این پروژه ها، می توانید از NLP برای تأثیرگذاری بر تجزیه و تحلیل و پردازش داده استفاده کنید.
این پروژه‌ها طیف گسترده‌ای از برنامه‌های NLP را پوشش می‌دهند و می‌توانند به شما کمک کنند تا مهارت‌های خود را در درک و پردازش زبان انسانی با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین افزایش دهید.
تشخیص موجودیت نام‌گذاری‌شده (NER) یک تسک در سطح elementary در پردازش زبان طبیعی است که در آن هدف، شناسایی و طبقه‌بندی آیتم‌هایی مانند نام افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها و تاریخ‌ها از یک متن مشخص است.
هدف یا Objective
هدف این تحقیق ایجاد یک سیستم NER است که می تواند به طور خودکار موارد نامگذاری شده را در متن شناسایی و دسته بندی کند و امکان استخراج اطلاعات مهم از داده های بدون ساختار (unstructured data) را فراهم کند.
مروری بر مجموعه داده ها و پیش پردازش داده ها
برای این پروژه به مجموعه داده برچسب‌گذاری شده‌ای نیاز است که حاوی متن و موجودیت‌های حاشیه‌نویسی شده (annotated entities) باشد. مجموعه داده‌های رایج برای NER شامل CoNLL-2003، OntoNotes و Open Multilingual Wordnet هستند.
پیش پردازش داده شامل Tokenizing
دستاوردهای کلیدی و یافته‌ها:
سیستم تشخیص موجودیت نام‌گذاری‌شده (NER) قادر خواهد بود تا موجودیت‌های نام‌گذاری‌شده را در متن ارائه‌شده شناسایی و طبقه‌بندی کند. این سیستم می‌تواند در استخراج اطلاعات، تحلیل احساسات و سایر کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP) برای کسب بینش از داده‌های بدون ساختار استفاده شود.
ترجمه ماشینی یکی از تسک های ضروری NLP است که به طور خودکار متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه می کند و ارتباط بین زبانی (cross-lingual communication) و دسترسی (accessibility) را تسهیل می کند.
هدف یا Objective
ترجمه ماشینی با هدف ترجمه یکپارچه متن از یک زبان به زبان دیگر، امکان ارتباط بین زبانی (cross-lingual communication) و دسترسی آسان را فراهم می کند.
مروری بر مجموعه داده ها و پیش پردازش داده ها
این پروژه به پیکره های موازی (parallel corpora) نیاز دارد که مجموعه‌ای از متون به زبان‌های مختلف با ترجمه‌های مربوطه هستند. مجموعه داده های محبوب شامل WMT، IWSLT و Multi30k است. پیش پردازش داده‌ها شامل توکن‌سازی، مدیریت تفاوت‌های خاص زبان (language-specific nuances)، و تولید جفت های ورودی-هدف (input-target pairs) برای آموزش است.
دستاوردهای کلیدی و یافته‌ها:
سیستم ترجمه ماشینی می‌تواند ترجمه‌های معتبری را بین چند زبان ایجاد کند، که امکان تماس بین فرهنگی (cross-cultural contact) را فراهم می‌کند و اطلاعات را برای مخاطبان در سراسر جهان در دسترس‌تر می‌سازد.
خلاصه کردن متن یک تسک مهم پردازش زبان طبیعی است که شامل ایجاد خلاصه‌های مختصر و منسجم از بخش های طولانی‌تر متن است. این امکان بازیابی و درک سریع اطلاعات را فراهم می کند و آن را برای حجم زیادی از داده های متنی ارزشمند می کند.
هدف یا Objective
هدف این پروژه توسعه یک مدل خلاصه سازی متن است که قادر به ایجاد خلاصه های آموزنده و مختصر از document های متنی طولانی است.
مروری بر مجموعه داده ها و پیش پردازش داده ها
این پروژه به مجموعه داده‌ای نیاز دارد که شامل مقالات یا اسنادی با خلاصه‌های تولید شده توسط انسان است. پیش‌پردازش داده‌ها شامل توکن‌سازی متن، مدیریت punctuation ها، و ایجاد جفت‌های ورودی-هدف (input-target pairs) برای آموزش است.
دستاوردهای کلیدی و یافته‌ها:
مدل خلاصه‌سازی متن با موفقیت خلاصه‌های مختصر و متناسب تولید خواهد کرد، که باعث بهبود کارایی بازیابی اطلاعات و بهبود تجربه کاربر هنگام مواجهه با محتوای متنی گسترده می‌شود.
پروژه‌های اصلاح متن و بررسی املایی به دنبال توسعه الگوریتم‌هایی هستند که به صورت خودکار اشتباهات املایی و دستور زبانی در داده‌های متنی را اصلاح می‌کنند. این کار دقت و خوانایی محتوای نوشته شده را بهبود می‌بخشد.
هدف یا Objective
این پروژه به دنبال ساخت یک مدل بررسی املایی و اصلاح متن است تا کیفیت محتوای نوشته شده را ارتقا دهد و ارتباط موثر را تضمین کند.
مروری بر مجموعه داده ها و پیش پردازش داده ها
این پروژه به مجموعه داده‌ای نیاز دارد که شامل متن با کلمات اشتباه املایی و نسخه‌های اصلاح شده متناظر است. پیش‌پردازش داده‌ها شامل رسیدگی به حروف بزرگ، نشانه‌گذاری يا punctuation ها و کاراکترهای خاص است.
دستاوردهای کلیدی و یافته‌ها:
مدل اصلاح متن با دقت اشتباهات املایی و دستور زبانی را شناسایی و اصلاح خواهد کرد، کیفیت محتوای نوشته شده را به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد.
تحلیل احساسات یکی از مهمترین تسک های NLP است که احساس بیان شده در یک متن را تعیین می‌کند، مانند اینکه آیا مثبت، منفی یا خنثی است. این مدل برای تحلیل بازخورد مشتری، نگرش‌های بازار و نظارت بر رسانه‌های اجتماعی بسیار حیاتی است.
هدف یا Objective
این پروژه به دنبال توسعه یک مدل تحلیل احساسات است که قادر به طبقه‌بندی متن به دسته‌بندی‌های احساسی و کسب بینش از داده‌های متنی است.
مروری بر مجموعه داده ها و پیش پردازش داده ها
برای آموزش مدل تحلیل احساسات، نیاز به یک مجموعه داده برچسب‌دار از داده‌های متنی با برچسب‌های احساسی متناظر است. پیش‌پردازش داده‌ها شامل پاکسازی متن، توکن‌سازی و رمزگذاری (encoding) است.
دستاوردهای کلیدی و یافته‌ها:
مدل تحلیل احساسات به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا نظرات و احساسات مشتریان را به طور موثر سنجیده و ارزیابی کنند، که این امر به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها کمک می‌کند و رضایت مشتریان را افزایش می‌دهد.
تفسیر متن و برچسب‌زنی داده‌ها تسک های اساسی در پروژه‌های برتر NLP هستند، زیرا شامل برچسب‌زنی داده‌های متنی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی با نظارت است. این یک گام حیاتی است تا دقت و کیفیت مدل‌های NLP را تضمین کند.
هدف یا Objective
این پروژه به دنبال توسعه یک ابزار یا برنامه تفسیری است که به طور موثر به مفسران اجازه می‌دهد تا داده‌های متنی را برای وظایف NLP برچسب‌زنی و تفسیر کنند.
مروری بر مجموعه داده ها و پیش پردازش داده ها
این پروژه به مجموعه داده‌ای از داده‌های متنی که نیاز به تفسیر دارد، نیازمند است. پیش‌پردازش داده‌ها شامل ایجاد یک رابط کاربری دوستانه برای تفسیرگر و تضمین همسانی و کنترل کیفیت است.
دستاوردهای کلیدی و یافته‌ها:
ابزار تفسیر فرآیند برچسب‌زنی داده‌ها را ساده‌تر خواهد کرد، توسعه سریع‌تر مدل NLP را تسهیل می‌کند و دقت داده‌های برچسب‌زده شده را برای بهبود عملکرد مدل تضمین می‌کند.
ایجاد چت‌بات‌ها یک پروژه چالش‌برانگیز NLP است که شامل ساخت عوامل مکالمه‌ای بسیار پیچیده قادر به مدیریت مکالمات کاربری تعاملی و جذاب است. چت‌بات‌ها به طور انحصاری در خدمات مشتری، دستیاران مجازی و برنامه‌های مختلف دیگر استفاده می‌شوند.
هدف یا Objective
هدف از ایجاد چت‌بات‌ها ساخت عامل های هوش مصنوعی مکالمه‌ای موثر است که قادر به داشتن مکالمات تعاملی و مناسب با کاربران در چندین حوزه است.
مروری بر مجموعه داده ها و پیش پردازش داده ها
آموزش چت‌بات نیازمند یک مجموعه داده مکالمه‌ای است که شامل تعاملات user-bot و پاسخ‌های متناظر است. پیش‌پردازش داده‌ها شامل توکن‌سازی، رسیدگی به تاریخچه مکالمه برای پاسخ‌های آگاه از متن و پیش پردازش جفت‌های ورودی-هدف (input-target pairs) است.
دستاوردهای کلیدی و یافته‌ها:
چت‌بات هوش مصنوعی قصد دارد تجربه کاربر و خدمات پشتیبانی مشتری را با ساده‌سازی جریان‌های کاری و ارائه تعاملات شخصی‌سازی شده بهبود بخشد، افزایش تعامل و رضایت کاربر را افزایش می‌دهد.
متن به گفتار (TTS) و گفتار به متن (STT) اجزای مهم پردازش زبان طبیعی هستند که ارتباط بی دردسر بین انسان ها و ماشین ها را تسهیل می کنند. TTS متن نوشته شده را به صدای انسان تبدیل می کند. در مقابل، STT کلمات گفته شده را به متن نوشته شده تبدیل می کند.
هدف یا Objective
هدف از متن به گفتار (TTS) و گفتار به متن (STT) این است که یک سیستم NLP دو طرفه را طراحی کنند که بتواند متن نوشته شده را به صدای شبیه به انسان ترجمه کند و کلمات گفته شده را به متن نوشته شده تبدیل کند.
مروری بر مجموعه داده ها و پیش پردازش داده ها
برای TTS، مجموعه داده ای شامل متن و داده های صوتی جفت شده برای آموزش مدل لازم است. پیش پردازش داده ها شامل تبدیل متن به صدا ها و آماده سازی ویژگی های صوتی است. برای STT، مجموعه داده صوتی با ترجمه ها لازم است. پیش پردازش داده ها شامل استخراج ویژگی های مربوطه از داده های صوتی است.
دستاوردهای کلیدی و یافته‌ها:
سیستم NLP دو طرفه (bidirectional NLP system) امکان تعامل بین انسان ها و ماشین ها را فراهم می کند. TTS صدایی شبیه به انسان خواهد ساخت، که رابط کاربری را جذاب تر و قابل دسترس تر می کند. STT اجازه خواهد داد تا ترجمه خودکار گفتار انجام شود، که امکان پردازش و تجزیه و تحلیل کارآمد اطلاعات گفته شده را فراهم می کند. دقت و عملکرد سیستم تجربه کاربر را بهبود بخشیده و استفاده از برنامه های مبتنی بر صدا را گسترش خواهد داد.
تشخیص احساسات یک تسک ارزشمند NLP است که شامل شناخت و درک احساسات منتقل شده از طریق متن است. کاربردهای آن شامل تحلیل احساسات، خدمات مشتری و تعامل باز انسان-کامپیوتر (open human-computer interaction) است.
هدف یا Objective
این پروژه به دنبال ایجاد یک سیستم NLP است که قادر به درک احساساتی مانند خوشحالی، غم و خشم، از جمله دیگران از کلمات گفته شده یا نوشته شده است.
مروری بر مجموعه داده ها و پیش پردازش داده ها
برای آموزش مدل تشخیص احساسات، مجموعه داده متن یا گفتار مشخص شده با احساسات برچسب زده شده لازم است. پیش پردازش داده ها شامل استخراج ویژگی ها و آماده سازی داده ها برای طبقه بندی احساسات است.
مدل تشخیص احساسات به درک احساسات کاربر کمک خواهد کرد، امکان پاسخ های متناسب با حالات عاطفی کاربران را فراهم می کند و بهبود برنامه های مختلف NLP را امکان پذیر می سازد.
تولید کننده نقل قول الهام بخش یا همان Inspiring Quote Generator یک پروژه خلاقانه NLP است که مدلی را می سازد که بر اساس کلمات کلیدی یا موضوعات ورودی، نقل قول های انگیزشی و بلند کننده تولید می کند.
هدف یا Objective
این پروژه به دنبال توسعه یک مدل NLP برای تولید نقل قول های الهام بخش برای بالابردن انگیزه کاربران است.
مروری بر مجموعه داده ها و پیش پردازش داده ها
آموزش مدل تولید کننده نقل قول نیازمند یک مجموعه داده شامل نقل قول ها با کلمات کلیدی یا موضوعات مرتبط است. پیش پردازش داده ها شامل tokenization و آماده سازی داده ها برای آموزش مدل تولید زبان است.
دستاوردهای کلیدی و یافته‌ها:
این مدل به کاربران نقل قول های انگیزشی شخصی می دهد، مثبت بودن را ترویج می کند و می تواند در برنامه ها و پلتفرم های مختلف گنجانده شود.
باتشکر از
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/nlp-projects/
