あなたは新しい自然言語処理（NLP）プロジェクトを開始することになりました。このプロジェクトの目的は、新しい自然言語処理（NLP）アプリケーションの開発に焦点を当てています。これらのアプリケーションは、日本語のテキストを分析し、特定の質問に答えることができます。例えば、テキストから事実や情報を抽出できるアプリケーションを開発する場合があります。このプロジェクトの開始に必要なタスクを3つ以上挙げてください。
1. プロジェクトの目標の明確化：最初に、プロジェクトの目標を明確にして、何を達成したいのかを明確にしてください。この場合、目標は新しい自然言語処理（NLP）アプリケーションの開発で、これは日本語のテキストを分析し、特定の質問に答えることができます。
2. データの収集：NLPアプリケーションを開発するには、日本語テキストの大量のデータが必要です。データを収集するために、Webスクレイピング、サードパーティのデータプロバイダーなど、さまざまな手段を使用できます。
3. データの準備：データが収集されたら、それを使用する前に準備する必要があります。これには、データのクリーニング、正規化、分割（トレーニングセット、検証セット、テストセット）、特徴工学などが含まれます。
4. モデルの開発：データ準備が完了したら、モデルの開発に移ります。これには、さまざまな機械学習アルゴリズムを使用して、日本語テキストを分析し、特定の質問に答えるモデルを開発することが含まれます。
5. モデルの評価：モデル開発後、それらを評価する必要があります。これには、精度、再現率、適合率、F1スコアなど、さまざまな指標を使用することが含まれます。
6. 展開：最後に、モデルが評価されたら、それを実際のアプリケーションにデプロイできます。

プロジェクトの継続的な監視と改善を行い、必要に応じて、データの収集、準備、モデルの開発、評価、および展開を繰り返すことが重要です。