۵ موضوع و پروژه NLP که باید درباره آنها بدانید!

پنج موضوع پیشرفته پردازش زبان طبیعی و ایده های پروژه که باید به رزومه خود اضافه کنید.پردازش زبان طبیعیپردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از جنبه های جذاب و شگفت انگیز هوش مصنوعی است. با تکامل و توسعه مداوم NLP در سال های اخیر، دانستن در مورد پیشرفته ترین و با کیفیت ترین موضوعاتی که هر فرد علاقه مند به علوم داده باید بر روی آنها تمرکز کند، ضروری است تا به موفقیت بیشتری در این زمینه دست یابد.تعاملات بین نرم افزار و انسان به لطف پیشرفت های انجام شده در زمینه پردازش زبان طبیعی به طور قابل توجهی آسان تر می شود. برنامه های هوش مصنوعی قابلیت محاسبه، پردازش و تجزیه و تحلیل مقدار زیادی از داده های زبان طبیعی را دارند تا پاسخی مفهومی، دقیق و مناسبی به کاربران ارائه دهند.با وجود چالش های متعددی که در زمینه NLP وجود دارد، مانند وادار کردن هوش مصنوعی به درک مفهوم واقعی جملات، پیشرفت فوق العاده ای داشته ایم و در زمینه پردازش زبان طبیعی پیشرفت چشمگیری کرده ایم.اگر در مورد پروژه های بیشتر با Python و Data Science کنجکاو هستید، در لینک زیر پانزده تا از بهترین پروژه های سال 2021 و بعد از آن تحت پوشش قرار گرفته اند.yun.ir/mxdvcbدر این مقاله، بر روی پنج موضوع و پروژه NLP تمرکز خواهیم کرد که تمامی علاقه مندان به این موضوع باید درباره آن بدانند.۱- NLTK با یادگیری ماشین و یادگیری عمیقکتابخانهیکی از اساسی ترین ابزارهای پردازش زبان طبیعی برای حل بسیاری از مشکلات کتابخانه NLTK است. جعبه ابزار زبان طبیعی (NLTK) ابزارهای زیادی را برای حل بسیاری از مشکلات پردازش زبان طبیعی ارائه می دهد. کتابخانه NLTK برای کارهای مبتنی بر زبان طبیعی بسیار مناسب است. طیف گسترده ای از گزینه ها را برای وظایفی مانند طبقه بندی، توکن سازی، بن سازی، برچسب گذاری، تجزیه و تحلیل و استدلال معنایی ارائه می دهد.بهترین بخش استفاده از این کتابخانه همراه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق این است که می توانید پروژه های بیشماری با کیفیت بالا ایجاد کنید. ویژگی های ماژول کتابخانه NLTK گسترده هستند. کارهای زیادی وجود دارد که می توانید با این کتابخانه انجام دهید و از روشهای کیسه کلمات، فراوانی اصطلاح - معکوس فراوانی متن (TF-IDF) ، واژه به بردار و سایر روشهای مشابه برای انجام دادن این کارها و حل مشکلات استفاده کنید.در زیر یک نمونه کد آورده شده است که نشان می دهد چگونه می توانید مجموعه داده ها و بردارهای مقاله را برای مجموعه داده های بزرگ ایجاد کنید و سپس از تنظیمات hyperparameter همراه با تکنیک های NLP و الگوریتم های یادگیری ماشین مانند Naïve Bayes، درختان تصمیم گیری و سایر روش های یادگیری ماشین برای حل این مشکلات پیچیده به راحتی استفاده کنید.کد نمونه: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 vectorX_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)۲- سیستم های پیش بینی کنندهسیستم پیش بینی کنندهیکی از مهمترین کارهایی که با کمک هوش مصنوعی انجام می شود پیش بینی کلمات یا جملات بعدی است که قرار است در خطوط بعدی رخ دهد. این یکی از ویژگی های اساسی و مفید پردازش زبان طبیعی در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.برای پیش بینی کلمات متقارن یا نزدیکترین کلمات بعدی در یادگیری ماشین، می توان از مفهوم شباهت برای دستیابی به نتایج مطلوب استفاده کرد. از الگوریتم های یادگیری ماشین مانند ماشین های بردار پشتیبان (SVM) ، درخت تصمیم و سایر روش های مشابه می توان برای کارهایی مانند پیش بینی کلمه بعدی و سایر کارهای غیرقابل تشخیص استفاده کرد.رویکرد متداول تر برای حل این مشکلات پیچیده این است که اطمینان حاصل کنیم ما به طور موثر از مفاهیم یادگیری عمیق استفاده می کنیم. روش های معماری شبکه عصبی با استفاده از شبکه های عصبی بازگشتی یکی از این رویکرد های معمول برای پیش بینی کلمه های بعدی است. با این حال، به دلیل مشکلات انفجار و از بین رفتن شیب ها، موارد مشابه شبکه های عصبی بازگشتی مانند حافظه کوتاه مدت (LSTM) به عنوان یک روش جایگزین عالی برای انجام این کارها استفاده می شود.یک روش منحصر به فرد برای انجام این کار ها استفاده از شبکه های عصبی پیچشی تک بعدی برای ایجاد پیوند به بردارهای کلمه است. به مخاطبان توصیه می کنم یکی از پروژه های لینک زیر را در مورد پیش بینی کلمه بعدی بررسی کنند، جایی که روش زیر را با کمک چند LSTM دسته ای پیاده سازی کرده ام.yun.ir/05ak1f3- چت باتچت باتیکی از متداول ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی استفاده از چت بات(Chatbot) ها است. چت بات ها توسط اکثر غول های بزرگ فناوری، شرکت های بزرگ و حتی استارت آپ های کوچکتر در وب سایت ها برای استقبال کردن از مردم، معرفی جنبه های اساسی شرکت به بازدیدکنندگان، بینندگان یا مخاطبان و همچنین پاسخ دادن به برخی از سوالات متداول که ممکن است بازدید کنندگان سایت در اولین بار بپرسند، استخدام میشوند.چت بات ها همچنین برای ارائه توضیحات در مورد برخی از مواردی که کاربران ممکن است در هنگام مرور وب سایت خود با آن روبرو شوند مفید هستند. چت بات ها همچنین می توانند در مواردی برای اکثر مخاطبان عمومی استفاده شوند. محبوب ترین دستیارهای هوشمند مجازی مانند Google Assistant ، Siri ، Alexa و بسیاری دیگر، توانایی عملکرد به عنوان Chatbot را دارند.مکالمات چت بات ها یا می تواند به روشی سنتی از پیام کوتاه درون خطی یا رویکرد مدرن تری در ترجمه گفتار انجام شود. موارد استفاده از چت بات در نسل فعلی به سرعت در حال افزایش است و افراد و شرکتهای بیشتری سعی در اجرای آنها دارند. در زمینه NLP، ظهور چت بات ها یک سناریوی فوق العاده مهم است که هر علاقه مند به این حوضه باید به دنبال اجرای آن باشد.پیشنهاد میکنم که روشهای متعدد کار بر روی این چت بات ها را بررسی کنید. چندین الگوریتم و متد یادگیری عمیق برای به دست آوردن نتایج مطلوب در چت بات ها وجود دارد. یکی از این روشهای منحصر به فرد ساخت چت بات ها با استفاده از شبکه های عصبی پیوندی تک بعدی است. لینک مقاله زیر را ببینید تا درک بصری بیشتری از این موارد بدست آورید.yun.ir/wwhftc۴- تبدیل شونده هاتبدیل شوندهامروزه تبدیل شونده(Transformer) ها یکی از برجسته ترین معماری های یادگیری عمیق هستند. آنها قصد دارند کارهای متوالی را راحت تر انجام دهند. آنها توانایی حفظ زنجیره های طولانی داده را دارند و از این رو، در هنگام کار با توالی های دور برد، از اطمینان بالایی برخوردارند. از مفاهیم خودآگاهی برای انجام کارهای پیچیده بدون استفاده از شبکه های عصبی بازگشتی هم تراز یا پیوند استفاده می کنند.تبدیل شونده ها یک پیشرفت نوآورانه در زمینه پردازش زبان طبیعی هستند. آنها توانایی انجام کارهای پیچیده مانند ترجمه ماشینی را با راحتی بیشتری دارند.تبدیل شونده ها همچنین در بسیاری از کارها مانند بازیابی اطلاعات، طبقه بندی متن، خلاصه سازی سند، درک تصویر و تجزیه و تحلیل ژنوم، کاربرد های خود را دارند. توصیه می کنم برای یادگیری بیشتر و عمیق تر در مورد تبدیل شونده ها تحقیق کنید تا شهود و درک بیشتری از این تکامل مدرن کسب کنید.۵- ترجمه ماشینیترجمهوقتی می خواهید با شخصی از کشور دیگری صحبت کنید و زبان مشترکی ندارید، برای برقراری ارتباط و توافق با شرایط مربوط به یک قرارداد یا معامله خاص، استفاده از مترجم معمولاً لازم است. هر زمان که می خواهید با یک زبان خارجی ارتباط برقرار کنید، می توانید با استفاده از مترجم گوگل جمله را از یک زبان به زبان دیگر تبدیل کنید.پس از تایپ یک جمله خاص به انگلیسی و درخواست از مترجم گوگل برای تبدیل آن به زبان آلمانی، مترجم معمولاً در تبدیل یک جمله از انگلیسی به یک جمله به زبان آلمانی عملکرد خوبی دارد، بدون اینکه معنای واقعی جمله را تغییر دهد.این کار ترجمه ماشینی تلقی میشود.ترجمه ماشینی یکی از مهمترین و پرکاربرد ترین قابلیت های پردازش زبان طبیعی است. علاقه مندان میتوانند به کمک کتابخانه TensorFlow یا کتابخانه Pytorch در انجام کار ترجمه ماشینی فعالیت کنند. با استفاده از این کتابخانه ها، میتوانید یک مدل توالی به توالی بسازید که بتواند ضمن دستیابی به بالاترین دقت ممکن، ترجمه ماشینی را انجام دهد. بسیاری از روشهای مدرن و حیرت انگیز زیادی وجود دارند که برای انجام این کارها در حال توسعه هستند.نتیجه گیریپردازش زبان طبیعی یکی از بهترین موضوعات برای یادگیری در هوش مصنوعی است. مقالات پژوهشی بسیاری وجود دارند که به طور مداوم در حال چاپ هستند. تحولات سریع و تحقیقات گسترده به طور مداوم به طور روزانه در حال انجام است. در سال های آینده ، کشف های شگفت انگیز بیشتری در این زمینه انجام خواهد شد.در این مقاله ، ما پنج مفهوم پردازش زبان طبیعی را مورد بحث قرار داده ایم که هر علاقه مند باید آنها را بشناسد. آنها مهمترین و حیاتی ترین جنبه های برنامه های کاربردی NLP امروزی را تشکیل می دهند. تقاضا و اهمیت این زمینه های پیشرفته هر روز به سرعت در حال افزایش است. از این رو، این زمان یکی از موثرترین دوره ها برای متقاضیان سرمایه گذاری و یادگیری بیشتر است.به نظر من، همه مخاطبان و علاقه مندان به پردازش زبان طبیعی باید درباره این موضوعات بیشتر تحقیق کنند و سعی کنند بیشتر با جنبه های مهم این مفاهیم آشنا شوند و بعد از کسب دانش نظری مناسب، مخاطبان را ترغیب می کنم که به دنیای عملی شیرجه بزنند و این پروژه ها را شروع کنند.اگر در رابطه با نکات بیان شده در این مقاله سوالی دارید، در صورت تمایل در کامنت های خودتان من را از آنها مطلع کنید. در اسرع وقت پاسخگو هستم.منبع: yun.ir/2w8tn7