引言：为什么需要NLP练手项目？

自然语言处理（NLP）作为人工智能的核心领域之一，其技术栈涵盖语言学、机器学习、深度学习等多学科知识。对于初学者而言，仅通过理论学习难以深入理解NLP技术的实际应用场景。而通过完成经典练手项目，开发者可以：

1. 巩固理论：将分词、词向量、序列标注等抽象概念转化为可运行的代码；
2. 熟悉工具链：掌握NLTK、spaCy、Hugging Face Transformers等主流工具的使用；
3. 积累实战经验：通过解决真实问题（如垃圾邮件过滤、智能问答），提升工程化能力。

本文整理的10个经典练手项目，覆盖了NLP从基础到进阶的核心任务，每个项目均包含任务描述、技术要点、代码示例和优化方向，适合不同阶段的开发者参考。

一、基础文本处理类项目

1. 英文文本分词与词频统计

任务描述：对给定英文文本进行分词，统计每个单词的出现频率，并输出词频最高的前10个词。
技术要点：

• 使用NLTK的word_tokenize进行分词；
• 通过collections.Counter统计词频；
• 过滤停用词（如”the”, “and”）。
  代码示例：
  ```python
  import nltk
  from collections import Counter

nltk.download(‘punkt’)
nltk.download(‘stopwords’)
from nltk.corpus import stopwords

text = “Natural language processing is a subfield of AI…”
tokens = nltk.word_tokenize(text.lower())
stop_words = set(stopwords.words(‘english’))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.isalpha() and word not in stop_words]
word_counts = Counter(filtered_tokens)
print(word_counts.most_common(10))

**优化方向**：
- 添加词干化（Stemming）或词形还原（Lemmatization）；
- 支持中文分词（需结合jieba等中文分词工具）。
#### 2. 中文情感分析（基于词典）
**任务描述**：根据预定义的情感词典（如积极词、消极词），判断输入中文句子的情感倾向（积极/消极/中性）。
**技术要点**：
- 加载情感词典（可从BosonNLP等开源数据获取）；
- 计算句子中积极词与消极词的数量；
- 设定阈值判断情感倾向。
**代码示例**：
```python
def load_sentiment_dict(path):
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return set([line.strip() for line in f])
positive_words = load_sentiment_dict('positive.txt')
negative_words = load_sentiment_dict('negative.txt')
def analyze_sentiment(sentence):
    pos_count = sum(1 for word in sentence if word in positive_words)
    neg_count = sum(1 for word in sentence if word in negative_words)
    if pos_count > neg_count:
        return "积极"
    elif neg_count > pos_count:
        return "消极"
    else:
        return "中性"

优化方向：

• 引入程度副词词典（如”非常”、”稍微”）调整权重；
• 结合TF-IDF计算词的重要性。

二、进阶机器学习类项目

3. 垃圾邮件分类（基于朴素贝叶斯）

任务描述：使用朴素贝叶斯算法对邮件进行二分类（垃圾邮件/正常邮件）。
技术要点：

• 使用sklearn的MultinomialNB；
• 特征提取：TF-IDF向量化；
• 数据集：SpamAssassin公共数据集。
  代码示例：
  ```python
  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
  from sklearn.model_selection import train_test_split

假设已加载数据集emails和标签labels

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(emails)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2)

model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
print(“准确率:”, model.score(X_test, y_test))

**优化方向**：
- 尝试SVM或逻辑回归模型；
- 添加n-gram特征（如bigram）。
#### 4. 新闻分类（基于TextCNN）
**任务描述**：使用卷积神经网络（TextCNN）对新闻文本进行多分类（如体育、科技、财经）。
**技术要点**：
- 构建TextCNN模型（嵌入层+卷积层+池化层+全连接层）；
- 使用预训练词向量（如GloVe）；
- 数据集：AG News数据集。
**代码示例**（PyTorch）：
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class TextCNN(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_classes):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 100, (3, embed_dim))
        self.fc = nn.Linear(100, num_classes)
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x).unsqueeze(1)  # [batch, 1, seq_len, embed_dim]
        x = F.relu(self.conv1(x)).squeeze(3)  # [batch, 100, seq_len-2]
        x = F.max_pool1d(x, x.size(2)).squeeze(2)  # [batch, 100]
        return self.fc(x)

优化方向：

• 尝试多尺度卷积核（如3,4,5-gram）；
• 引入注意力机制。

三、深度学习与预训练模型类项目

5. 命名实体识别（基于BiLSTM-CRF）

任务描述：识别文本中的人名、地名、组织名等实体。
技术要点：

• 使用BiLSTM提取上下文特征；
• 通过CRF层约束标签转移关系；
• 数据集：CoNLL-2003。
  代码示例（使用Hugging Face Transformers简化）：
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“dslim/bert-base-NER”)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(“dslim/bert-base-NER”)

text = “Apple is headquartered in Cupertino.”
inputs = tokenizer(text, return_tensors=”pt”)
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits.argmax(-1)
print(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs[“input_ids”][0]), predictions[0])

**优化方向**：
- 添加领域适配（如医疗、法律文本）；
- 结合词典特征。
#### 6. 文本生成（基于GPT-2）
**任务描述**：使用GPT-2模型生成连贯的文本（如故事、诗歌）。
**技术要点**：
- 加载预训练GPT-2模型；
- 控制生成参数（温度、top-k采样）；
- 避免重复生成（设置`no_repeat_ngram_size`）。
**代码示例**：
```python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
prompt = "Once upon a time"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

优化方向：

• 微调模型以适应特定风格（如莎士比亚戏剧）；
• 引入控制码（Control Codes）指导生成内容。

四、综合应用类项目

7. 智能问答系统（基于BERT）

任务描述：构建一个能回答开放域问题的系统，如”谁发明了电灯？”。
技术要点：

• 使用BERT编码问题和候选答案；
• 计算问题与答案的语义相似度；
• 数据集：SQuAD或自定义FAQ数据。
  代码示例：
  ```python
  from transformers import BertTokenizer, BertModel
  import torch.nn.functional as F

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(“bert-base-uncased”)
model = BertModel.from_pretrained(“bert-base-uncased”)

def get_embedding(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors=”pt”, truncation=True)
outputs = model(**inputs)
return outputs.last_hidden_state[:, 0, :] # [CLS] token的嵌入

question_emb = get_embedding(“What is the capital of France?”)
answer_embs = [get_embedding(“Paris”), get_embedding(“London”)]
scores = [F.cosine_similarity(question_emb, emb).item() for emb in answer_embs]
print(“最佳答案:”, [“Paris”, “London”][scores.index(max(scores))])

**优化方向**：
- 引入知识图谱增强答案准确性；
- 支持多轮对话。
#### 8. 机器翻译（基于Transformer）
**任务描述**：实现英译中或中译英的翻译系统。
**技术要点**：
- 构建Transformer模型（编码器-解码器结构）；
- 使用字节对编码（BPE）处理词汇表；
- 数据集：WMT2014英德数据集（可适配为中英）。
**代码示例**（简化版）：
```python
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh")
model = MarianMTModel.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh")
text = "Hello, how are you?"
translated = model.generate(**tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True))
print(tokenizer.decode(translated[0], skip_special_tokens=True))

优化方向：

• 增加回译（Back Translation）数据增强；
• 尝试更小的模型（如DistilBERT）以提升速度。

五、前沿探索类项目

9. 文本摘要（基于BART）

任务描述：将长文本压缩为短摘要，保留核心信息。
技术要点：

• 使用BART模型（编码器-解码器结构，擅长生成任务）；
• 评估指标：ROUGE分数；
• 数据集：CNN/Daily Mail摘要数据集。
  代码示例：
  ```python
  from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration

tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained(“facebook/bart-large-cnn”)
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained(“facebook/bart-large-cnn”)

article = “Natural language processing (NLP) is a subfield of linguistics…”
inputs = tokenizer([article], max_length=1024, return_tensors=”pt”)
summary_ids = model.generate(inputs[“input_ids”], num_beams=4)
print(tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True))

**优化方向**：
- 引入领域适配（如法律、医学文本摘要）；
- 结合指代消解提升连贯性。
#### 10. 对话系统（基于Rasa框架）
**任务描述**：构建一个能完成特定任务（如订机票、查天气）的对话系统。
**技术要点**：
- 使用Rasa框架（NLU+对话管理）；
- 定义意图（Intent）和实体（Entity）；
- 编写对话流程（Stories）。
**代码示例**（Rasa配置片段）：
```yaml
# nlu.yml
nlu:
- intent: greet
  examples: |
    - Hello
    - Hi there
# domain.yml
intents:
  - greet
responses:
  utter_greet:
    - text: "Hello! How can I help you?"

优化方向：

• 集成语音识别（如通过Kaldi）；
• 支持多语言对话。

总结与建议

本文整理的10个NLP练手项目，覆盖了从基础文本处理到深度学习模型的完整技术栈。对于初学者，建议按以下顺序实践：

1. 基础巩固：从文本分词、情感分析等简单项目入手，熟悉NLP工具链；
2. 模型应用：尝试垃圾邮件分类、新闻分类等传统机器学习任务；
3. 深度学习：通过命名实体识别、文本生成等项目掌握预训练模型的使用；
4. 综合应用：最后挑战智能问答、机器翻译等复杂系统。

资源推荐：

• 数据集：Hugging Face Datasets、Kaggle NLP竞赛；
• 工具库：NLTK、spaCy、Hugging Face Transformers、Rasa；
• 论文：参考《Speech and Language Processing》（Jurafsky & Martin）等经典教材。

通过系统实践这些项目，开发者不仅能提升NLP技术能力，还能为后续参与实际业务（如智能客服、内容审核）打下坚实基础。