7 種 NLP 專案，讓你成為自然語言處理好手 (下)

前一篇我們已經介紹了四個可以去完成的NLP專案，

7 種 NLP 專案，讓你成為自然語言處理好手 (上)

接下來我們繼續分享另外幾個很常使用的專案

機器翻譯 (Machine Translation)

機器翻譯在自然語言處理（NLP）領域中扮演著關鍵的角色，使用計算技術和演算法實現文字或語音自動從一種語言翻譯成另一種語言。這項技術的過程包含教導電腦理解原始語言文本（例如英語）的意義和結構，並生成目標語言（例如斯瓦希里語）的等效文本。

在旅遊和旅行中，機器翻譯能夠協助訪問不同地方、與說不同語言的人溝通。它能夠翻譯菜單、標誌和旅行指南等內容，使得旅行者的體驗更加便利。同時，在政府外交中，機器翻譯透過翻譯重要文件和資訊，促進各國之間的對話，有助於共同努力和更好地相互了解。

機器翻譯的資料集包含不同語言的句子對，用於訓練和測試翻譯模型。這些資料集包括平行語料庫，例如Europarl和MultiUN使用者貢獻的翻譯等。同時，也能夠針對特定領域建立自訂的資料集。

軟體工程師在開發機器翻譯模型時，可以使用各種工具和框架，包括spaCy、OpenNMT、Transformers、Pandas，以及深度學習框架如TensorFlow和PyTorch。這些工具構成了完整的技術堆疊，支援模型的開發，包括資料預處理、模型訓練、部署和評估。

以下是一些機器翻譯 NLP 專案的清單：

• 將文字從英文翻譯成法文的機器翻譯項目
• 英文到義大利文的神經機器翻譯器

問答(Question Answering)

在自然語言處理（NLP）中，問答（QA）是指從給定的文字或文件中提取準確答案以回應使用者提出的問題的自動化過程。QA 系統的目標是理解問題的意義和文本的上下文，以找到相關資訊並生成準確的答案。這些系統廣泛應用於搜尋引擎、客戶支援、教育平台和資訊檢索等各個領域，使使用者能夠快速獲取特定訊息，而無需手動閱讀大量文字。

QA任務的資料集包含成對的問題和相應的答案，具有各種格式和類型，以滿足不同類型的問題和文字。一些常見的QA資料集包括：

• SQuAD（史丹佛問答資料集）：一個廣泛使用的資料集，其中的問題來自維基百科文章及其包含答案的相應段落。
• TriviaQA：包含來自維基百科的瑣事競賽問題的資料集，同時包含相應的證據文件。
• NewsQA：人類根據新聞文章創建問題，並以相應的句子作為答案。

建立QA專案需要使用特定的技術堆疊，包括使用Python等程式語言，以及spaCy或NLTK等程式庫進行文字預處理和語言分析。深度學習框架如TensorFlow或PyTorch用於建立和訓練QA模型。專業的QA庫，例如Hugging Face的Transformers，提供了預先訓練的模型和工具，簡化了QA任務的開發過程。

以下是一些與問答相關的NLP項目清單：

• SQUAD問答
• FinBERT-QA筆記本

自動語音識別(Automatic Speech Recognition)

在自然語言處理（NLP）領域中，自動語音辨識（ASR）指的是一種將口語轉換為書面文字的技術。ASR運用計算演算法和模型，將錄音或即時語音中的口語單字轉錄為準確且可讀的文字格式。這項技術的應用範圍相當廣泛，包括轉錄服務（Ref）、語音助理（Amazon Alexa、Apple Siri和Google Assistant）等，透過口語實現人機互動。

開發ASR系統所需的資料集由錄音和對應的文字格式轉錄組成，這對於訓練和評估ASR模型至關重要。一些常用的ASR資料集包括：

• CommonVoice：一個開源資料集，包含志願者貢獻的多語言錄音和轉錄，用於為世界各地的各種語言建立ASR模型。
• LibriSpeech：此資料集包含有聲讀物的對齊轉錄，提供各種語音模式和口音。
• 自訂建立的資料集：組織或社群可以透過記錄與特定領域或產業相關的語音，建立自己的資料集。

建立ASR專案涉及一個技術堆疊，包括Python等程式語言、librosa等音訊處理函式庫、Kaldi或Mozilla DeepSpeech、Nemo等專用ASR函式庫、用於模型開發的TensorFlow或PyTorch等深度學習框架、ASR整合的特定庫（例如SpeechRecognition或vosk），以及用於增強資料集的資料增強工具（例如SoX）。

以下是一些有關語音辨識的NLP項目清單：

• 使用ANN的端對端語音情緒辨識項目