大部分的NLP项目都是围绕着上面那个pipeline进行的，需要把一个原始文本经过一系列处理，把它处理成特征向量，整个的处理流程分为几个大的步骤，首先需要对文本做分词操作，分词可以分为英文分词和中文分词，英文分词比较简单，完全可以通过空格和标点符号进行区分每一个单词，中文相对困难。之后我们经常做一些数据的清洗工作，主要包括清洗一些没有的标签，比如<html>，特殊符号（!。），停用词（a an the），英文中有一个非常重要的过程就是标准化，这个操作大部分应用在英文中。标准化大概分成stemming和lemmazation，总体上就是把多个单词合并称为一个单词，比如单词的单复数，单词的时态变化，都可以将其映射到某一个单词上。通过一系列转化我们可以得到一个特征向量，这个过程我们称为特征提取，把一个处理好的字符串转化为一个向量的过程。特征提取过程中我们经常用到tf-idf或者word2vec等技术。然后进入建模过程，通过分类算法或者相似度匹配算法等机器学习算法。
最后我们一般还有进行系统的评估工作，评估一个系统的优劣还是非常重要的。可以看到NLP相对图像识别还是比较复杂的，无论任务多么简单，都要进行一系列的工作，而且有一定的难度。所以我们在做nlp系统的时候需要一定的工程能力，需要写好每一个模块，需要优化每一个模块。