首先，通过阅读和学习NLP的综述类文章和图书，建立起对NLP的基本认识。在这一阶段，你需要梳理NLP研究内容的演变历程，包括其从诞生之初的萌芽，到多次繁荣发展，再到遇到瓶颈停滞不前的各个时期。同时，你需要明确NLP与人工智能、机器学习、自然语言理解、计算语言学、文本挖掘等相关概念之间的区别与联系。为了更全面地掌握这些知识点，除了推荐的图书、文章和代码资源外，还应积极利用搜索引擎，如百度和Google，寻找更多的学习资料。
接下来，通过完成一些简单的NLP入门任务，你可以更直观地理解NLP的处理流程。这些任务可以包括文本分词、词性标注、命名实体识别等。在完成这些任务的过程中，你会逐渐熟悉中英文NLP处理流程的异同，从而更好地掌握NLP技术。
*，为了开发NLP技术，你需要快速学习一门编程语言。Python是NLP领域最常用的编程语言之一，因此你可以将Python作为*。在学习Python的过程中，你不需要深入学习*编程等复杂部分，而是应重点掌握Python的基本语法、文件读写与编码、正则表达式等基础知识。此外，你还需要学习一些与NLP相关的Python库，如gensim（用于主题建模和文档索引）、numpy（用于科学计算）、pandas（用于数据处理和分析）、matplotlib（用于数据可视化）等。这些库将帮助你在NLP项目中更高效地进行数据处理和分析。