首先，通過閱讀和學習NLP的綜述類文章和圖書，建立起對NLP的基本認識。在這一階段，你需要梳理NLP研究內容的演變歷程，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、機器學習、自然語言理解、計算語言學、文本挖掘等相關概念之間的區(qū)別與聯(lián)系。為了更全面地掌握這些知識點，除了推薦的圖書、文章和代碼資源外，還應積極利用搜索引擎，如百度和Google，尋找更多的學習資料。

接下來，通過完成一些簡單的NLP入門任務，你可以更直觀地理解NLP的處理流程。這些任務可以包括文本分詞、詞性標注、命名實體識別等。在完成這些任務的過程中，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。

*，為了開發(fā)NLP技術，你需要快速學習一門編程語言。Python是NLP領域最常用的編程語言之一，因此你可以將Python作為*。在學習Python的過程中，你不需要深入學習*編程等復雜部分，而是應重點掌握Python的基本語法、文件讀寫與編碼、正則表達式等基礎知識。此外，你還需要學習一些與NLP相關的Python庫，如gensim（用于主題建模和文檔索引）、numpy（用于科學計算）、pandas（用于數據處理和分析）、matplotlib（用于數據可視化）等。這些庫將幫助你在NLP項目中更高效地進行數據處理和分析。