Een van de beste manieren om een baan te bemachtigen in data science is door een portfolio op te bouwen met projecten die je technische vaardigheden overtuigend laten zien. Met de opkomst van ChatGPT is het belangrijker dan ooit om recruiters te laten zien dat je NLP-problemen kunt oplossen.
In dit artikel laat ik je zeven voorbeelden zien van NLP-projecten voor elk niveau, van ambitieuze data scientists tot ervaren professionals. Laten we beginnen!
Wil je je NLP-vaardigheden verbeteren? Start vandaag nog met onze Natural Language Processing in Python Track.
Waarom een NLP-project starten?
Er zijn veel redenen om een NLP-taak op te pakken. De eerste is de marktvraag. Large Language Models (LLM’s), zoals ChatGPT, trokken de aandacht van allerlei organisaties. Zij willen investeren in deze nieuwe tools en hebben mensen nodig die blijk geven van begrip van natural language processing.
Daarnaast kan een NLP-project je helpen om:
- Een nieuwe vaardigheid te leren en toe te voegen aan je cv.
- Een portfolio op te bouwen met projecten die je vaardigheden laten zien en je vermogen om verschillende taken op te lossen.
- Te laten zien dat je bijblijft met nieuwe ontwikkelingen.
NLP-projecten voor beginners
Deze NLP-projecten zijn voor mensen die net aan hun data science-reis beginnen. In deze projecten kun je basisconcepten van NLP onder de knie krijgen, zoals tekstverwerkingstechnieken, bag-of-words en tf-idf.
Als je een opfrisser nodig hebt voor NLP, bekijk dan onze Introduction to Natural Language Processing in Python Course. Het kan ook nuttig zijn om onze cursus Supervised learning with scikit-learn te volgen om machinelearningtechnieken te leren voor het oplossen van gesuperviseerde problemen.
1. Haal aandelensentiment uit nieuwskoppen
Sentimentanalyse is een van de populairste NLP-projecten. Het bestaat uit het voorspellen of een stuk tekst positief, negatief of neutraal is. Inzicht in het sentiment kan waardevolle informatie opleveren voor je bedrijf om te monitoren of er tevredenheid/onvrede is over je producten.
In het project Extract Stock Sentiment from News Headlines train je een sentimentanalysemodel op financiële nieuwskoppen van Finviz. Eerst maak je de tekst schoon, en vervolgens pas je machinelearningtechnieken toe om te detecteren of er een positief gevoel over het aandeel is of niet.
Een voorbeeld uit dit NLP-project
Een ander populair project is de data-analyse van tweets, aangezien Twitter het downloaden van data mogelijk maakt via een robuuste API.
In het project Who’s Tweeting? Trump or Trudeau classificeer je of de tweet is geschreven door Donald Trump of Justin Trudeau. In vergelijking met het vorige project kan het extraheren van informatie uit tweets uitdagender zijn omdat ze kort zijn en vol staan met mentions, emoji’s en hashtags.
NLP-projecten voor gevorderden
Na het leren van tekstschoonmaak, -verwerking, -visualisatie en het toepassen van machine learning-modellen voor classificatietaken, is het tijd voor de volgende stap. In de volgende projecten leer je drie verschillende toepassingen van natural language processing: topic modeling, named entity recognition en aanbevelingssystemen.
3. De heetste topics in machine learning
NLP-technieken zijn niet beperkt tot gelabelde datasets; ze kunnen ook ongesuperviseerde problemen oplossen. Topic modeling is een van de belangrijkste toepassingen vanwege het vermogen om de meest representatieve onderwerpen uit een verzameling documenten te halen, zoals productreviews.
In het project Hottest Topics in Machine Learning ontdek je topics uit onderzoeksartikelen van NIPS, een prestigieuze conferentie over machine learning en computationele neurowetenschappen die jaarlijks plaatsvindt. Het project kan worden opgesplitst in twee delen: de pre-processingstap en de identificatie van topics met behulp van Latent Dirichlet Allocation (LDA).
Een voorbeeld uit het NLP-project Hottest Topics in Machine Learning
4. Cv-analyse met Spacy
Named Entity Recognition is een NLP-taak die bestaat uit het identificeren en classificeren van benoemde entiteiten in een tekstdocument in vooraf gedefinieerde categorieën, zoals persoon, organisatie, locatie en datum.
In het project Resume Analysis using Spacy bouw je een systeem dat recruiters helpt om cv’s van kandidaten effectief te beheren op basis van de vaardigheden die nodig zijn voor de functie. De dataset is een verzameling cv’s afkomstig van livecareer.com. In dit project wordt het spaCy-model gebruikt om entiteiten in het cv te herkennen.
5. Boekaanbevelingen van Charles Darwin
We worden elke dag beïnvloed door aanbevelingssystemen. Wanneer je een product op Amazon koopt, zie je suggesties voor producten op basis van je voorkeuren. Hetzelfde gebeurt wanneer je een film op Netflix kijkt en je een lijst met films krijgt op basis van eerdere keuzes.
In het project Book Recommendations from Charles Darwin bouw je een boekaanbevelingssysteem op basis van hun inhoud. De gegevens zijn afkomstig van Project Gutenberg. De bibliografie van Charles Darwin wordt gebruikt om de boeken te identificeren die mogelijk je interesse wekken.
Geavanceerde NLP-projecten
Deze data science-projecten richten zich op het oplossen van meer geavanceerde problemen, zoals vertalingen en question answering. Je traint modellen op basis van transformers om elke taak op te lossen.
6. Engels/Italiaans vertaler met een Hugging Face-model
Elk jaar wordt taalvertaling beter en nauwkeuriger. Deze vooruitgang is te danken aan de ontwikkeling van geavanceerde vertaaltechnieken.
In het project English/Italian Translator with Hugging Face model bouw je je eigen vertaalapplicatie met Hugging Face, een AI-platform dat veel large language models host die gespecialiseerd zijn in verschillende taken, waaronder vertaling. In dit project kies je dit model om tekst van Italiaans naar Engels te vertalen. Deze applicatie wordt gerealiseerd met Streamlit.
7. Question answering met een fijn-afgestelde BERT
Grote taalmodellen, zoals ChatGPT, hebben enthousiasme gebracht voor het oplossen van een enorme verscheidenheid aan NLP-taken, waaronder question answering. Een vraag stellen en snel een antwoord krijgen van een groot taalmodel kan het werk van mensen echt versnellen, zodat ze zich op andere uitdagende taken kunnen richten.
In het project Question Answering with a fine-tuned BERT ga je BERT fine-tunen op de CoQA-dataset, die bestaat uit een verzameling van 127 duizend vragen met antwoorden, uitgebracht door Stanford in 2019. Het doel is om het BERT-model te gebruiken om vragen te beantwoorden op basis van de aangeleverde dataset.
Conclusie
Dat was het! Met deze projecten verwerf je nieuwe vaardigheden en verrijk je je portfolio met NLP-projecten, waardoor je interessanter wordt voor de recruiter die op zoek is naar nieuw talent. Afhankelijk van je niveau kun je het project kiezen dat het beste bij je past.
Als je wilt beginnen met Natural Language Processing, is de beste manier om een kijkje te nemen in DataCamp’s Natural Language Processing in Python-track. Je kunt ook de Natural Language Processing-tutorial bekijken.
%22%3E%3Cpath%20d%3D%22m-369%200h408v79h-408z%22%20fill%3D%22%237933ff%22%2F%3E%3Cpath%20d%3D%22m-148%200h306v45h-306z%22%20fill%3D%22%23974dff%22%2F%3E%3C%2Fg%3E%3C%2Fsvg%3E)
%22%2F%3E%3C%2FclipPath%3E%3Cg%20clip-path%3D%22url(%23a)%22%3E%3Cpath%20d%3D%22m76%200h484v36h-484z%22%20fill%3D%22%23974dff%22%2F%3E%3Cpath%20d%3D%22m0%200h384v24h-384z%22%20fill%3D%22%2306bdfc%22%20transform%3D%22matrix(1%200%200%20-1%200%2060)%22%2F%3E%3C%2Fg%3E%3C%2Fsvg%3E)
Een van de beste manieren om een baan te bemachtigen in data science is door een portfolio op te bouwen met projecten die je technische vaardigheden overtuigend laten zien. Met de opkomst van ChatGPT is het belangrijker dan ooit om recruiters te laten zien dat je NLP-problemen kunt oplossen.
In dit artikel laat ik je zeven voorbeelden zien van NLP-projecten voor elk niveau, van ambitieuze data scientists tot ervaren professionals. Laten we beginnen!
Wil je je NLP-vaardigheden verbeteren? Start vandaag nog met onze Natural Language Processing in Python Track.
Waarom een NLP-project starten?
Er zijn veel redenen om een NLP-taak op te pakken. De eerste is de marktvraag. Large Language Models (LLM’s), zoals ChatGPT, trokken de aandacht van allerlei organisaties. Zij willen investeren in deze nieuwe tools en hebben mensen nodig die blijk geven van begrip van natural language processing.
Daarnaast kan een NLP-project je helpen om:
NLP-projecten voor beginners
Deze NLP-projecten zijn voor mensen die net aan hun data science-reis beginnen. In deze projecten kun je basisconcepten van NLP onder de knie krijgen, zoals tekstverwerkingstechnieken, bag-of-words en tf-idf.
Als je een opfrisser nodig hebt voor NLP, bekijk dan onze Introduction to Natural Language Processing in Python Course. Het kan ook nuttig zijn om onze cursus Supervised learning with scikit-learn te volgen om machinelearningtechnieken te leren voor het oplossen van gesuperviseerde problemen.
1. Haal aandelensentiment uit nieuwskoppen
Sentimentanalyse is een van de populairste NLP-projecten. Het bestaat uit het voorspellen of een stuk tekst positief, negatief of neutraal is. Inzicht in het sentiment kan waardevolle informatie opleveren voor je bedrijf om te monitoren of er tevredenheid/onvrede is over je producten.
In het project Extract Stock Sentiment from News Headlines train je een sentimentanalysemodel op financiële nieuwskoppen van Finviz. Eerst maak je de tekst schoon, en vervolgens pas je machinelearningtechnieken toe om te detecteren of er een positief gevoel over het aandeel is of niet.
Een voorbeeld uit dit NLP-project
2. Wie tweet er? Trump of Trudeau?
Een ander populair project is de data-analyse van tweets, aangezien Twitter het downloaden van data mogelijk maakt via een robuuste API.
In het project Who’s Tweeting? Trump or Trudeau classificeer je of de tweet is geschreven door Donald Trump of Justin Trudeau. In vergelijking met het vorige project kan het extraheren van informatie uit tweets uitdagender zijn omdat ze kort zijn en vol staan met mentions, emoji’s en hashtags.
NLP-projecten voor gevorderden
Na het leren van tekstschoonmaak, -verwerking, -visualisatie en het toepassen van machine learning-modellen voor classificatietaken, is het tijd voor de volgende stap. In de volgende projecten leer je drie verschillende toepassingen van natural language processing: topic modeling, named entity recognition en aanbevelingssystemen.
3. De heetste topics in machine learning
NLP-technieken zijn niet beperkt tot gelabelde datasets; ze kunnen ook ongesuperviseerde problemen oplossen. Topic modeling is een van de belangrijkste toepassingen vanwege het vermogen om de meest representatieve onderwerpen uit een verzameling documenten te halen, zoals productreviews.
In het project Hottest Topics in Machine Learning ontdek je topics uit onderzoeksartikelen van NIPS, een prestigieuze conferentie over machine learning en computationele neurowetenschappen die jaarlijks plaatsvindt. Het project kan worden opgesplitst in twee delen: de pre-processingstap en de identificatie van topics met behulp van Latent Dirichlet Allocation (LDA).
Een voorbeeld uit het NLP-project Hottest Topics in Machine Learning
4. Cv-analyse met Spacy
Named Entity Recognition is een NLP-taak die bestaat uit het identificeren en classificeren van benoemde entiteiten in een tekstdocument in vooraf gedefinieerde categorieën, zoals persoon, organisatie, locatie en datum.
In het project Resume Analysis using Spacy bouw je een systeem dat recruiters helpt om cv’s van kandidaten effectief te beheren op basis van de vaardigheden die nodig zijn voor de functie. De dataset is een verzameling cv’s afkomstig van livecareer.com. In dit project wordt het spaCy-model gebruikt om entiteiten in het cv te herkennen.
5. Boekaanbevelingen van Charles Darwin
We worden elke dag beïnvloed door aanbevelingssystemen. Wanneer je een product op Amazon koopt, zie je suggesties voor producten op basis van je voorkeuren. Hetzelfde gebeurt wanneer je een film op Netflix kijkt en je een lijst met films krijgt op basis van eerdere keuzes.
In het project Book Recommendations from Charles Darwin bouw je een boekaanbevelingssysteem op basis van hun inhoud. De gegevens zijn afkomstig van Project Gutenberg. De bibliografie van Charles Darwin wordt gebruikt om de boeken te identificeren die mogelijk je interesse wekken.
Geavanceerde NLP-projecten
Deze data science-projecten richten zich op het oplossen van meer geavanceerde problemen, zoals vertalingen en question answering. Je traint modellen op basis van transformers om elke taak op te lossen.
6. Engels/Italiaans vertaler met een Hugging Face-model
Elk jaar wordt taalvertaling beter en nauwkeuriger. Deze vooruitgang is te danken aan de ontwikkeling van geavanceerde vertaaltechnieken.
In het project English/Italian Translator with Hugging Face model bouw je je eigen vertaalapplicatie met Hugging Face, een AI-platform dat veel large language models host die gespecialiseerd zijn in verschillende taken, waaronder vertaling. In dit project kies je dit model om tekst van Italiaans naar Engels te vertalen. Deze applicatie wordt gerealiseerd met Streamlit.
7. Question answering met een fijn-afgestelde BERT
Grote taalmodellen, zoals ChatGPT, hebben enthousiasme gebracht voor het oplossen van een enorme verscheidenheid aan NLP-taken, waaronder question answering. Een vraag stellen en snel een antwoord krijgen van een groot taalmodel kan het werk van mensen echt versnellen, zodat ze zich op andere uitdagende taken kunnen richten.
In het project Question Answering with a fine-tuned BERT ga je BERT fine-tunen op de CoQA-dataset, die bestaat uit een verzameling van 127 duizend vragen met antwoorden, uitgebracht door Stanford in 2019. Het doel is om het BERT-model te gebruiken om vragen te beantwoorden op basis van de aangeleverde dataset.
Conclusie
Dat was het! Met deze projecten verwerf je nieuwe vaardigheden en verrijk je je portfolio met NLP-projecten, waardoor je interessanter wordt voor de recruiter die op zoek is naar nieuw talent. Afhankelijk van je niveau kun je het project kiezen dat het beste bij je past.
Als je wilt beginnen met Natural Language Processing, is de beste manier om een kijkje te nemen in DataCamp’s Natural Language Processing in Python-track. Je kunt ook de Natural Language Processing-tutorial bekijken.