Pour décrocher votre premier boulot en NLP, il vous faudra justifier d’un minimum d’expériences. Travailler sur des projets pratiques est l’une des meilleures façons d’acquérir de l’expérience et donc des compétences dans le domaine. Dans cet article je vous présente 5 projets relativement simples par lesquels vous pouvez débuter votre apprentissage en NLP. Il s’agit de projets de références qui font intervenir les concepts/méthodes basiques en NLP.
1. Question Answering
Le question answering ou QA (ou modèle de questions réponses) est la tâche de NLP qui consiste à répondre à une question écrite en langage naturel, de façon automatique.
Tutos
Jeu de données
- Français : FQuAD
- Anglais : SQuAD
2. Chatbot
Les chatbots sont devenus des fonctionnalités presque indispensables dans la plupart des business. En effet, ils permettent de fournir un service client avec un minimum de personnes physiques.
Même si, aujourd’hui, la création d’un chatbot peut se faire en quelques clics et sans connaissance technique préalable grâce à des plateformes telles que celles-là, c’est toujours un bon exercice de développer son propre modèle de zéro.
3. NER
Le NER (Named Entity Recognition) ou REN (Reconnaissance d’Entité Nommées) en français est une tâche de NLP qui a pour but d’étiqueter un mot (ou groupe de mots) d’un texte, à partir d’un ensemble d’étiquettes prédéfinies.
Jeux de données
- Français : Europeana Newspaper
- Anglais : CoNLL 2003
4. Détection de fake news
Ce projet qui a pour but d’identifier les « fakes news » fait parti de la grande famille des projets de classification binaire de textes écrits en langage naturel. La détection de spams est une tâche qui a exactement le même principe.
La plupart du temps l’on a un jeu de données annoté ce qui permet d’y entraîner un modèle de façon supervisée. Il est, cependant, possible de concevoir un modèle non supervisé.
Jeu de données
5. Analyse de sentiments
L’analyse de sentiments est un classique en NLP. Comme le projet précédent, il consiste à faire une classification de texte. Sauf que, dans ce cas-ci l’on peut avoir plus de deux étiquettes (positif, négatif, neutre).
Voir ce tutoriel sur l’analyse de sentiment avec CamemBERT.
Conclusion
Ces tâches sont des classiques à connaître en NLP. Il est important de savoir, au moins, en quoi elles consistent et les notions clés qu’elles font intervenir. N’hésitez pas à faire un tour sur les pages des différents tutos. Et si cet article vous a plu et/ou un article du genre pourrait vous intéresser, n’hésitez pas à me dire ça en commentaire.
