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Feature Engineering für NLP in Python
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Einer der besten Wege, einen Job im Bereich Data Science zu bekommen, ist ein Portfolio mit Projekten, die deine technischen Fähigkeiten überzeugend zeigen. Mit dem Boom von ChatGPT ist es wichtiger denn je, Recruitern zu zeigen, dass du NLP-Probleme lösen kannst.
In diesem Artikel zeige ich dir sieben Beispiele für NLP-Projekte für alle Levels – vom angehenden Data Scientist bis zur erfahrenen Fachkraft. Los geht’s!
Du willst deine NLP-Kompetenzen ausbauen? Starte noch heute mit unserem Natural Language Processing in Python Lernpfad.
Warum ein NLP-Projekt starten?
Es gibt viele Gründe, eine NLP-Aufgabe in Angriff zu nehmen. Der wichtigste ist die Marktnachfrage. Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT haben die Aufmerksamkeit aller möglichen Organisationen gewonnen. Sie wollen in diese neuen Tools investieren und brauchen Menschen, die natürliche Sprachverarbeitung verstehen.
Außerdem kann dir ein NLP-Projekt helfen:
- Eine neue Kompetenz zu lernen und deinem Lebenslauf hinzuzufügen.
- Ein Projektportfolio aufzubauen, das deine Fähigkeiten und deine Fähigkeit zeigt, verschiedene Aufgaben zu lösen.
- Zu demonstrieren, dass du bei neuen Entwicklungen am Ball bleibst.
NLP-Projekte für Einsteiger
Diese NLP-Projekte richten sich an alle, die gerade ihre Data-Science-Reise starten. Hier vertiefst du grundlegende NLP-Konzepte wie Textverarbeitungstechniken, Bag-of-Words und tf-idf.
Wenn du eine Auffrischung in NLP brauchst, schau dir unseren Introduction to Natural Language Processing in Python Kurs an. Hilfreich ist auch unser Kurs Supervised learning with scikit-learn, um Machine-Learning-Techniken zur Lösung überwachter Probleme zu lernen.
1. Aktienstimmung aus Nachrichtenüberschriften extrahieren
Sentimentanalyse gehört zu den beliebtesten NLP-Projekten. Dabei wird vorhergesagt, ob ein Text positiv, negativ oder neutral ist. Das Verständnis der Stimmung liefert deinem Unternehmen wertvolle Einblicke, etwa ob Kundinnen und Kunden mit deinen Produkten zufrieden sind.
Im Projekt Extract Stock Sentiment from News Headlines trainierst du ein Sentimentanalyse-Modell auf Finanznachrichten-Überschriften von Finviz. Zuerst bereinigst du den Text, danach setzt du Machine-Learning-Techniken ein, um zu erkennen, ob es eine positive Stimmung zur Aktie gibt oder nicht.
Ein Beispiel aus diesem NLP-Projekt
2. Wer twittert? Trump oder Trudeau?
Ebenfalls beliebt ist die Analyse von Tweets, da Twitter dank seiner leistungsfähigen API den Datenzugriff ermöglicht.
Im Projekt Who’s Tweeting? Trump or Trudeau klassifizierst du, ob ein Tweet von Donald Trump oder Justin Trudeau verfasst wurde. Im Vergleich zum vorherigen Projekt ist die Informationsgewinnung aus Tweets oft anspruchsvoller, da sie kurz sind und viele Erwähnungen, Emojis und Hashtags enthalten.
NLP-Projekte für Fortgeschrittene
Nachdem du Texte bereinigt, verarbeitet, visualisiert und ML-Modelle für Klassifikationsaufgaben angewendet hast, ist es Zeit für den nächsten Schritt. In den folgenden Projekten lernst du drei unterschiedliche Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung kennen: Themenmodellierung, Named Entity Recognition und Empfehlungssysteme.
3. Die heißesten Themen im Machine Learning
NLP-Techniken sind nicht nur auf gelabelte Datensätze beschränkt; sie können auch unüberwachte Probleme lösen. Themenmodellierung ist eine der wichtigsten Anwendungen, um die repräsentativsten Themen in einer Dokumentensammlung zu extrahieren, zum Beispiel in Produktbewertungen.
Im Projekt Hottest Topics in Machine Learning entdeckst du Themen aus Forschungspapieren der NIPS, einer renommierten jährlichen Konferenz für Machine Learning und Computational Neuroscience. Das Projekt lässt sich in zwei Teile gliedern: Vorverarbeitung und die Themaerkennung mit Latent Dirichlet Allocation (LDA).
Ein Beispiel aus dem NLP-Projekt Hottest Topics in Machine Learning
4. Lebensläufe analysieren mit spaCy
Named Entity Recognition ist eine Aufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung, bei der benannte Entitäten in einem Text identifiziert und in vordefinierte Kategorien wie Person, Organisation, Ort oder Datum eingeordnet werden.
Im Projekt Resume Analysis using Spacy baust du ein System, das Recruiterinnen und Recruitern hilft, Lebensläufe anhand der für die Stelle relevanten Kompetenzen effizient zu verwalten. Der Datensatz ist eine Sammlung von Lebensläufen von livecareer.com. In diesem Projekt wird das spaCy-Modell verwendet, um Entitäten im Lebenslauf zu erkennen.
5. Buchempfehlungen von Charles Darwin
Empfehlungssysteme beeinflussen uns täglich. Kaufst du bei Amazon ein, siehst du Vorschläge basierend auf deinem Geschmack. Dasselbe passiert bei Netflix, wo dir Filme aufgrund deiner bisherigen Auswahl empfohlen werden.
Im Projekt Book Recommendations from Charles Darwin erstellst du ein Buchempfehlungssystem auf Basis der Inhalte. Die Daten stammen von Project Gutenberg. Die Bibliografie von Charles Darwin wird genutzt, um Bücher zu identifizieren, die dich interessieren könnten.
NLP-Projekte für Profis
Diese Data-Science-Projekte widmen sich anspruchsvolleren Aufgaben wie Übersetzung und Question Answering. Du trainierst Transformer-basierte Modelle, um jede Aufgabe zu lösen.
6. Englisch/Italienisch-Übersetzer mit einem Hugging-Face-Modell
Jedes Jahr wird die maschinelle Übersetzung besser und präziser. Dieser Fortschritt ist der Entwicklung ausgefeilter Übersetzungstechniken zu verdanken.
Im Projekt English/Italian Translator with Hugging Face model baust du deine eigene Übersetzungsanwendung mit Hugging Face, einer KI-Plattform, die viele Large Language Models für verschiedene Aufgaben hostet, darunter Übersetzung. In diesem Projekt wählst du dieses Modell, um Text von Italienisch nach Englisch zu übersetzen. Die Anwendung setzt du mit Streamlit um.
7. Question Answering mit einem feinabgestimmten BERT
Große Sprachmodelle wie ChatGPT haben für viele NLP-Aufgaben, darunter Question Answering, enorme Aufbruchstimmung erzeugt. Eine Frage zu stellen und schnell eine Antwort von einem Large Language Model zu erhalten, kann die Arbeit erheblich beschleunigen und Raum für andere anspruchsvolle Aufgaben schaffen.
Im Projekt Question Answering with a fine-tuned BERT feinabstimmst du BERT auf dem CoQA-Datensatz, einer Sammlung von 127.000 Fragen mit Antworten, die 2019 von Stanford veröffentlicht wurde. Ziel ist es, das BERT-Modell zu nutzen, um Fragen basierend auf dem bereitgestellten Datensatz zu beantworten.
Fazit
Das war’s! Mit diesen Projekten baust du neue Kompetenzen auf und bereicherst dein Portfolio mit NLP-Projekten – so wirst du für Recruiter, die nach neuen Talenten suchen, deutlich interessanter. Je nach Level kannst du das für dich passendste Projekt wählen.
Wenn du mit Natural Language Processing loslegen willst, ist der beste Einstieg der Natural Language Processing in Python Lernpfad von DataCamp. Außerdem empfehlen wir das Natural Language Processing Tutorial.
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