終於快要到鐵人賽的尾聲，在處理 NLP 任務的時候，除了要瞭解不同語言模型的內部架構、功能，還有這些模型適合的不同任務內容，有時候也會需要學習其他技能，來幫助你執行 NLP 的任務。所謂的其他技能，除了最基本的程式語言之外（不一定是 Python），我們昨天以及前天所說的網路爬蟲，就是除了模型以外，處理自然語言處理任務上，可能會需要學習的。那由於時間的關係，再加上這些主題有太多內容可以講，所以今天的主題來簡單介紹一下在進行自然語言處理的時候，可能需要學習，但還來不及詳細介紹的技能。
身為一個資料處理人員，資料的儲存問題將會是一個需要考量的點之一。你可能會想問說：
我們為什麼不直接像先前所說的，利用網路爬蟲爬下來儲存成
json檔之後，再將這些資料儲存在本機端就好了？
有一點需要先釐清，通常在進行程式開發時，基本上都是採取多人共同開發模式。如果說只單純利用前面所說的資料儲存方式，在多人協作上就會產生很多的不便以及困難點，畢竟不可能大家都在那邊上傳 Google 雲端，然後還要上傳下載等等等之類的，過多的繁雜程序會造成任務處理的時間增加，反而沒有效率 畢竟工程師都希望時間越快越好 。另外，一旦處理的任務變得越來越複雜，資料與資料之間產生相依性的時候，複雜的資料結構也會造成困難（例如：增加新進人員理解資料結構的速度）。
我們可以思考一下，假如今天有家百貨公司需要建構資料庫，我們會需要哪些資料？可能有：
因為我們沒有辦法在同一個表格同時包含所有我們需要的資料，意思就是，沒有辦法在同一個表格同時包含會員的基本資料、又涵蓋所有顧客購買紀錄；那所謂的相依性，就是我們可以透過共同欄位的資料，來連結不同相對應的表格。例如：在會員基本資料以及顧客購買紀錄的表格中，有個共同欄位「姓名」（通常會用 ID 但這裡以姓名為例）。那麼就可以透過「姓名」欄位來「連結」兩個表格，也就是：「紀錄了王小明在百貨公司購買哪些商品的表格」。
回到主題，如果我們同時需要：
那這時就會需要使用資料庫，來提升開發的速度。
存取資料庫，會利用另外一個程式語言 SQL ，來提取資料庫中的資料。那基本架構大概會是長這樣：
SELECT [回傳欄位]
FROM [資料庫表格]
WHERE [條件式篩選]
GROUP BY [組合欄位]
HAVING [組合後進行的條件式篩選] ORDER BY [需要排序的欄位]
那所謂的資料庫有以下這些：
大家如果有興趣可以再去查，因為這又完全是另外一個大主題了。
前面說到，html + CSS + Javascript。另外，也可以用 Python 來建立網站。這邊提供非常簡單的介紹，通常若要用 Flask 來搭建網站，會需要以下程式碼：
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def home():
return """<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Document</title>
</head>
<body>
</body>
</html>"""
if __name__ == '__main__':
app.run()
接著直接運行這個 Python 檔，就可以用 Python 運行你的第一個網頁喔！另外，Flask 也很常會用來部署 API。所謂的 API，也就是 Application Platform Interface。記得先前我們在利用 Tensorflow 進行機器學習的時候，透過別人已經訓練好的模型來進行下游的自然語言處理任務，Tensorflow 就是 API 的其中一種。Flask 就可以用來架設 API。
前面說到，通常開發流程都會是多人共同進行的，這時多人同時存取程式碼也就成為一個需求，就會需要同時有很多分支讓開發團隊同時進行程式碼的撰寫；另外，也難保有人會寫錯程式碼，或者是有時候會發生昨天還可以跑，今天就不行跑了 相信我，這很常發生，不然台灣的乖乖文化哪來的？。Git 套件就可以幫助你在發生這些狀況的時候，讓他回復到尚未出問題之前的狀態。所謂「回復」、「分支」稱為「版本管理」。
除了以上功能，也會需要一個儲存程式碼的地方，稱為程式庫（repository）。存放這些程式庫的地方有很多，最為人所用的是微軟開發的 GitHub，另外其他的程式庫存放處，像是 GitKraken、GitLab。
明天邁入最後一天囉！我明天會說明模型解釋力的重要性，最後做個結尾，感謝各位一路以來的支持。
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