自然語言處理（NLP）是機器學習的一部分。使用自然語言進行人機交互是NLP研究的主題。NLP在行業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用，如：蘋果Siri語音對話助手、語言翻譯工具、情感分析工具、智能客服系統(tǒng)等。

本文介紹一些有創(chuàng)意的NLP開源項目，包含從新手的簡單NLP項目到專家的挑戰(zhàn)性NLP項目，這些應(yīng)該有助于提高NLP的實踐能力。

一、四個為初學者項目

1.關(guān)鍵詞提取

該項目的目標是使用TF-IDF和Python的Scikit-Learn庫從數(shù)據(jù)文本中提取有趣的關(guān)鍵字。數(shù)據(jù)集是StackOverflow。

源代碼：https://github.com/kavgan/nlp-in-practice/tree/master/tf-idf

2.使用Seq2Seq模型的聊天機器人

這個項目使用Seq2Seq模型來構(gòu)建一個簡單的聊天機器人。Python代碼中使用了TensorFlow庫。

源代碼：https://github.com/llSourcell/tensorflow_chatbot

3.語言標識符

在網(wǎng)頁中識別特定文本的語言，需要過濾多種方言，俚語和語言之間的通用術(shù)語。機器學習大大簡化了這個過程?？梢允褂肍acebook的fastText范例創(chuàng)建語言標識符。該模型使用詞嵌入來理解語言，并擴展了word2vec工具。

源代碼：https://github.com/axa-group/nlp.js

4.從新聞標題中提取股票情緒

過去，金融新聞通過廣播、報紙和口口相傳，在一段時間內(nèi)緩慢傳播。在互聯(lián)網(wǎng)時代，傳播只需要幾秒鐘。來自財報電話會議的數(shù)據(jù)流甚至可以被用來自動生成新聞文章。通過對財經(jīng)新聞標題進行情緒分析，可以產(chǎn)生投資相關(guān)的決策信息，能夠破譯頭條新聞背后的情緒，并通過使用這種自然語言處理技術(shù)來預測市場對股票的正面或負面影響。

源代碼：https://github.com/copev313/Extract-Stock-Sentiment-From-News-Headlines/tree/main

二、四個中級NLP項目

5.使用BERT進行深度學習的情緒分析

使用PyTorch 對grin注釋數(shù)據(jù)集進行分析，并從預訓練的BERT Transformer中進行大規(guī)模語言學習，以構(gòu)建情感分析模型。多分類是該模型的體系結(jié)構(gòu)。在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）期間完成令牌化器和附加數(shù)據(jù)編碼的加載。數(shù)據(jù)加載器使批處理更容易，然后設(shè)置Optimizer和Scheduler來管理模型訓練。

為了調(diào)節(jié)PyTorch對BERT加速器的微調(diào)，創(chuàng)建一個訓練循環(huán)以實現(xiàn)可測量模型的性能指標?？蓪︻A訓練、微調(diào)模型的性能進行了評估。該模型達到了良好的準確性。

源代碼：https://github.com/dA505819/Sentiment_Analysis_with_Deep_Learning_using_BERT/tree/master

6.NLP主題建模 LDA-NMF

在這個項目中，主題建模是使用LDA和NMF。此外，TF-IDF文章推薦引擎的開發(fā)，在于響應(yīng)關(guān)鍵字輸入，它推薦的頂部文件來自于一個基于余弦相似度的文件池。

源代碼：https://github.com/AnushaMeka/NLP-Topic-Modeling-LDA-NMF/tree/master

7.語音情感分析儀

這個項目的目標是開發(fā)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于識別我們?nèi)粘Ｕ勗捴械那榫w。男性、女性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠檢測多達五種不同的情緒。這可以應(yīng)用于個性化營銷，根據(jù)情緒推薦產(chǎn)品。同樣，汽車制造商可以利用這一點來衡量司機的情緒，以改變速度，防止碰撞。

源代碼：https://github.com/MiteshPuthran/Speech-Emotion-Analyzer

8.使用LSTM的圖像字幕

圖片字幕的目的是對圖片的內(nèi)容和背景進行簡潔準確的解釋。圖像字幕系統(tǒng)的應(yīng)用包括自動圖片分析、內(nèi)容檢索，可以對視覺障礙者提供幫助。

長短期記憶（LSTM）是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）架構(gòu)，適用于需要對順序輸入中的長期關(guān)系進行建模的圖片字幕等應(yīng)用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在使用LSTM的圖像字幕系統(tǒng)中處理輸入圖像，以便提取表示圖像的固定長度特征向量。LSTM網(wǎng)絡(luò)使用這個特征向量作為輸入，逐字創(chuàng)建字幕。

源代碼：https://github.com/ZhenguoChen/Neural-Network-Image-Captioning

三、四個高級NLP項目

9.科技文章關(guān)鍵詞提取

從科學論文中提取關(guān)鍵短語的自然語言處理（NLP）任務(wù)包括從文本中自動查找和提取重要單詞或術(shù)語。

有許多方法用于提取關(guān)鍵短語，包括基于規(guī)則的方法、無監(jiān)督方法和監(jiān)督方法。無監(jiān)督方法使用統(tǒng)計技術(shù)來確定文檔中最關(guān)鍵的術(shù)語，而基于規(guī)則的方法使用一組預定義的標準來選擇關(guān)鍵短語。

源代碼：https://github.com/intelligence-csd-auth-gr/keyphrase-extraction-via-summarization

10.基于元學習的文本分類

為某些NLP任務(wù)（如情感分析，文本分類等）量身定制的機器學習模型并在多個任務(wù)上訓練，是使用元學習進行文本分類所必需的過程。這種方法比從頭開始訓練模型的性能更好，因為它使用從完成類似任務(wù)中學到的知識來快速適應(yīng)新任務(wù)。通過使用來自支持集的數(shù)據(jù)調(diào)整模型的參數(shù)，目標是減少查詢集上的損失。

源代碼：https://github.com/phanxuanphucnd/meta-learning

11.關(guān)于Distilbert

介紹論文DistilBERT是BERT的蒸餾版本，比原始BERT更小，更快，更便宜，更輕。DistilBERT是BERT基礎(chǔ)訓練的Transformer模型，它緊湊、快速、經(jīng)濟實惠且輕便。與bert-base-uncased相比，它的運行速度快60%，使用的參數(shù)少40%，同時在GLUE語言理解基準測試中保持了BERT 95%以上的性能。此模型是一個基于DistilBERT的未加cased微調(diào)檢查點，它是使用SQuAD v1.1上的知識蒸餾（第二步）進行細化的。

文章：https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-distilled-squad

12.使用BERT完成掩碼字

BERT是一個Transformers模型，它是在相當大的英語數(shù)據(jù)語料庫上進行自我監(jiān)督預訓練的。這意味著，在僅對原始文本進行預訓練而沒有任何人工標記之后，使用自動過程來從這些文本生成輸入和標簽（這解釋了為什么它可能使用大量可用的數(shù)據(jù)）。該模型的兩個學習目標包括：“下一句”預測（NSP）和掩蔽語言建模（MLM）。假如你有一個標記句子的數(shù)據(jù)集，那么就可以使用BERT模型產(chǎn)生的特征作為輸入進行訓練。

文章：https://huggingface.co/bert-base-uncased