首先，通過閱讀和學(xué)習(xí)NLP的綜述類文章和圖書，建立起對NLP的基本認(rèn)識。在這一階段，你需要梳理NLP研究內(nèi)容的演變歷程，包括其從誕生之初的萌芽，到多次繁榮發(fā)展，再到遇到瓶頸停滯不前的各個時期。同時，你需要明確NLP與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言理解、計算語言學(xué)、文本挖掘等相關(guān)概念之間的區(qū)別與聯(lián)系。為了更全面地掌握這些知識點(diǎn)，除了推薦的圖書、文章和代碼資源外，還應(yīng)積極利用搜索引擎，如百度和Google，尋找更多的學(xué)習(xí)資料。

接下來，通過完成一些簡單的NLP入門任務(wù)，你可以更直觀地理解NLP的處理流程。這些任務(wù)可以包括文本分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識別等。在完成這些任務(wù)的過程中，你會逐漸熟悉中英文NLP處理流程的異同，從而更好地掌握NLP技術(shù)。

*，為了開發(fā)NLP技術(shù)，你需要快速學(xué)習(xí)一門編程語言。Python是NLP領(lǐng)域最常用的編程語言之一，因此你可以將Python作為*。在學(xué)習(xí)Python的過程中，你不需要深入學(xué)習(xí)*編程等復(fù)雜部分，而是應(yīng)重點(diǎn)掌握Python的基本語法、文件讀寫與編碼、正則表達(dá)式等基礎(chǔ)知識。此外，你還需要學(xué)習(xí)一些與NLP相關(guān)的Python庫，如gensim（用于主題建模和文檔索引）、numpy（用于科學(xué)計算）、pandas（用于數(shù)據(jù)處理和分析）、matplotlib（用于數(shù)據(jù)可視化）等。這些庫將幫助你在NLP項(xiàng)目中更高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。