前期筹备：环境搭建与依赖部署
首要任务是安装Python这一强大的编程语言，并配置好一系列必要的依赖库。这些库包括NumPy（用于数值计算）、Pandas（便于数据处理和分析）、以及Scikit-learn（为机器学习提供便利）。
同时，为了进行自然语言处理（NLP），我们还需要安装专业的NLP框架，比如NLTK和spaCy，它们能够大大简化NLP任务的实现。
此外，考虑到NLP的多样性和复杂性，我们可能还会引入其他NLP库，如Stanford CoreNLP，以提供更全面的功能支持。
在安装这些NLP库时，我们需要特别注意输入与输出格式的设定。例如，输入格式可能是文本文件，而输出格式则可能是经过机器翻译后的文件。这样的设定有助于确保数据的流畅处理和结果的准确输出。
核心功能实现
当所有的前期准备工作都就绪后，我们就可以着手实现NLP的核心功能模块了。这些模块将基于之前安装的库和框架，共同构建起一个强大的NLP系统。