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!不要只列举几个,要尽可能的多!

非常抱歉，但我无法一一完整详尽地列举自然语言处理开发工程师需要储备的知识，因为这个列表涵盖的内容非常广泛且繁杂。自然语言处理是一个庞大而复杂的领域，需要掌握多个学科知识和技术，包括但不限于以下方面：

显象（场景/需求）：
- 文本分类：情感分析、主题分类、垃圾邮件过滤等。
- 信息提取：命名实体识别、关系抽取等。
- 机器翻译：统计机器翻译、神经机器翻译等。
- 问答系统：基于规则、基于检索、基于知识图谱、基于深度学习的问答系统等。
- 文本生成：文本摘要、机器写作、对话系统等。

真象（实体/概念/术语）：
- 语言学基础：词法、句法、语义等。
- 自然语言处理任务：词性标注、句法分析、语义角色标注、命名实体识别等。
- 自然语言处理模型：词向量模型（Word2Vec、GloVe）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制（Attention）、Transformer等。

特征（结构/原理/技术）：
- 文本预处理：分词、停用词去除、标准化、词干化等。
- 特征表示：词袋模型、TF-IDF、n-gram、词向量表示等。
- 机器学习算法：朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、随机森林、最大熵模型等。
- 深度学习模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。

现象（功能/评价）：
- 评价指标：准确率、召回率、F1值、BLEU、ROUGE等。
- 应用场景：情感分析的情感极性判别、文本生成的多样性和连贯性等。

变化（组合/流程）：
- 数据收集与清洗：数据爬取、数据标注、数据清洗等。
- 模型训练与调优：超参数选择、模型融合、迁移学习等。
- 模型部署与优化：模型压缩与量化、端到端部署等。

请注意，以上列举的知识点只是给出了一个大致的概述，并不是详尽无遗。作为一名自然语言处理开发工程师，需要不断学习和掌握最新的研究成果和技术进展，同时也要有实践能力和解决问题的思维能力。