如果这样分类:显象:场景/需求;真象:实体/概念/术语;特征:结构/原理/技术;现象:功能/评价;变化:组合/流程.那么,对于自然语言处理开发工程师需要储备的知识,请按照以上分类一一完整详尽的列举,请认真思考后回答,因为我想要胜任自然语言处理开发工程师这个岗位!

对于自然语言处理开发工程师而言，需要储备的知识可以按照以下分类进行列举：

1. 显象（场景/需求）：
- 自然语言处理应用场景的了解，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
- 对于解决实际问题的需求分析和理解能力。

2. 真象（实体/概念/术语）：
- 自然语言处理领域的基本概念，如词性标注、句法分析、语义角色标注等。
- 常见的自然语言处理任务和算法，如词向量表示（Word2Vec、GloVe）、循环神经网络（RNN）、注意力机制（Attention）等。
- 常用的自然语言处理工具和库，如NLTK、spaCy、TensorFlow等。

3. 特征（结构/原理/技术）：
- 文本预处理技术，包括分词、停用词去除、词干化等。
- 特征工程方法，如TF-IDF、n-gram、词袋模型等。
- 基本的机器学习算法和模型，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、随机森林等。
- 深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等。

4. 现象（功能/评价）：
- 自然语言处理系统的功能和应用，如文本生成、问答系统、文本摘要等。
- 评价自然语言处理系统的指标和方法，如准确率、召回率、F1值等。
- 实际应用中的性能优化和调试技巧。

5. 变化（组合/流程）：
- 自然语言处理任务的组合和串联，如文本分类和情感分析的联合任务。
- 自然语言处理开发流程的了解，包括数据收集、模型设计、训练与评估、部署等。

以上列举了自然语言处理开发工程师需要储备的知识，但这只是一个大致的分类，实际工作中还需要不断学习和掌握最新的技术和算法。同时，项目经验和实践能力也是非常重要的，可以通过参与实际项目或者开源项目来积累经验。