自然語言處理（NLP）已經重新塑造我們與世界各地的資訊互動和機器溝通方式。NLP融合了電腦科學、語言學和人工智慧，致力於讓電腦能夠以反映人類認知的方式理解、解釋和生成人類語言。
NLP的應用範圍廣泛而多樣，包括情緒分析、聊天機器人、語言翻譯、語音辨識和資訊檢索等多個領域。由NLP驅動的應用程式可提升搜尋引擎的準確性、自動化客戶互動、促進多語言溝通，甚至協助法律文件分析。這種多樣性凸顯了NLP的靈活性，同時也突顯了對精通NLP技術的專家的迫切需求。
理論知識仍然是學習NLP的基礎養分，如果你什麼都不懂，只是浪費運算資源，但它們只是幫助你認識，不代表你就會學會。
NLP的真正掌握來自實務經驗，學習者參與現實世界的專案以應對挑戰，嘗試各種演算法並克服實際挑戰。這將有助於您獲得有關預處理文字資料、特徵工程、選擇適當模型、微調參數和有效評估結果的寶貴見解。
我會舉出七個 NLP的專案，你可以根據你的需求跟想學去練習：上篇先舉出四個
文本情感分析 (Sentiment analysis)
圖片來源：https://www.aimtechnologies.co/arabic-sentiment-analysis-understanding-emotions-in-the-middle-east/
文本情感分析(或稱為情緒分析)是一種自然語言處理（NLP）技術，其主要目標是識別一段文字所隱含的情感或情緒基調。可以將文本中表達的情感歸納為正面、負面或中性。
情緒分析對於企業具有重要價值。它可以幫助企業：
- 全面了解客戶回饋，進而確定需要改進的領域並提升客戶體驗。
- 監控和管理品牌形象，並根據情感變化預測市場趨勢。
有幾個資料庫可用於訓練和評估文本情感分析模型。這些資料集通常貼有情緒標籤（正面、負面、中立），以促進監督機器學習。一些流行的數據集包括：
- IMDb 電影評論：包含二元情緒標籤（正面/負面）的電影評論的資料集。它廣泛用於情緒分析模型基準測試。
- 亞馬遜產品評論：該資料集包含在亞馬遜上銷售的各種產品的評論，並且評論帶有情感標籤註釋。
- Twitter 情緒分析：帶有情緒標籤的推文資料集，通常用於社群媒體情緒分析。
創建文本情感分析項目涉及程式語言、資料庫和工具的組合。技術堆疊包括 Python，這是一種 NLP 庫中流行的語言；用於各種 NLP 任務的 NLTK；用於機器學習的 Scikit-Learn；用於深度學習的TensorFlow 或PyTorch ；用於資料操作的 Pandas； SQLite或MySQL用於高效率的資料儲存； GitHub 或 GitLab 用於版本控制和與其他人協作。
文本分類 (text classification)
文本分類是自然語言處理（NLP）中的一項基本，涉及將文本片段自動分類到預先定義的類別中。此任務旨在教導電腦理解和組織大量文字數據，例如電子郵件、文章或社交媒體帖子。
文本分類具有廣泛的應用，例如垃圾郵件偵測、主題分類、情感分析和個性化推薦。它是資訊組織的基石，使企業、研究人員和個人能夠快速存取、排序和分析資訊。
有幾個公開可用的資料集涵蓋了廣泛的文本分類任務，例如垃圾郵件偵測、主題分類等。例如用於主題分類的 20 Newsgroups 資料集和用於電子郵件分類的 Enron 電子郵件資料集。
創建文本分類項目涉及組裝合適的技術堆疊，利用 NLP 庫和機器學習框架的強大功能。您可以使用 NLTK 來完成各種 NLP 任務；用於機器學習的 Scikit-Learn；用於深度學習的 TensorFlow 或 PyTorch；用於資料操作的 Pandas； SQLite 或 MySQL 用於高效率的資料儲存； GitHub 或 GitLab 用於版本控制和與其他人協作。
以下是您可以開始使用的一些關於文本分類的 NLP 項目的清單：
- 使用樸素貝葉斯建立多類文字分類模型
- PyTorch 專案建構 LSTM 文字分類模型
主題模型 (Topic model)
圖片來源：https://blog.marketmuse.com/glossary/topic-modeling-definition/
自然語言處理中的主題模型是一項技術，用於自動辨識和提取文本集合中的主要主題或話題。其目的在於透過將經常一同出現且代表連貫主題的詞彙歸納在一起，揭示文本數據中的底層結構。這有助於深入了解文檔中討論的主題，同時實現內容推薦、信息檢索和摘要等各種應用。
主題模型在自然語言處理中的數據集包括新聞文章、學術論文、社交媒體帖子、評論、博客、法律文件等各種文本來源。這些數據集用於自動識別和提取文本中的主要主題。根據應用，數據集可能包括醫療保健記錄、電子郵件歸檔或特定領域的專業數據。
要創建一個主題模型項目，技術堆疊可能包括 Python 編程語言以及用於文本處理的庫，如NLTK或spaCy，機器學習任務的Scikit-Learn，以及主題模型算法的Gensim。高級主題模型方法可能還需要深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，以及數據操作的Pandas和高效數據存儲的SQLite或MySQL。版本控制通常透過GitHub或GitLab等平台進行管理，這樣的技術組合覆蓋了從數據預處理到模型訓練和預測的項目各個階段。
以下是一些您可以開始的有關主題模型的NLP項目清單：
- 使用Kmeans聚類將客戶評論分組的主題模型
- 在Python中使用RACE數據集的LDA主題模型NLP項目
命名實體識別 (Named-entity recognition)
自然語言處理（NLP）一直是人工智慧領域中引人入勝的一部分，而命名實體識別（NER）則是其中一項令人著迷的任務。NER不僅涉及對文本中的實體進行辨識，還要將它們分類為特定的類別，例如人名、地點、組織和日期等。這項任務的目標是自動對非結構化文本資料進行結構化，為資訊擷取、內容分析和資訊檢索提供基礎。
NER的應用範圍廣泛，遍及檢索、聊天機器人、財務分析、醫療保健和新聞分類等多個領域。通過自動識別和分類文字中的特定實體，NER有助於改善各行業中的搜尋和內容分析，同時對決策過程產生深遠影響。
NER任務所需的資料集包括帶有標註的命名實體實例及其相應類別的文本，這些成為了NER模型訓練和評估的基石。一些常見的資料集包括英語NER的CoNLL-2003、英語實體的Groningen Meaning Bank（GMB）以及非洲語言的MasakhaNER。
在實現NER任務時，NLP工具如SpaCy或NLTK、用於特徵工程的Scikit-Learn等機器學習框架，以及深度學習平台如TensorFlow或PyTorch，都發揮了不可或缺的作用。此外，針對NER的特定庫，如Flair或AllenNLP，進一步增強了這一過程，形成一個強大的技術堆疊，促進了NER模型的全面發展。
以下是一些有關NER的NLP項目的清單：
- 使用Spacy在Python中建立簡歷解析器： 利用Spacy工具，建立一個能夠解析簡歷並提取其中命名實體的NLP專案。
- MasakhaNER：非洲語言的命名實體識別： 深入研究MasakhaNER，這是針對非洲語言的一個命名實體識別專案，探索其在多語言環境中的應用。
這些項目將帶您進入NER的奇妙世界，挑戰您的技能並深化對NLP的理解。透過這些實踐，更好地掌握NER的技術基礎。
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