human: 自然语言处理的两个主要步骤。
 bot: 自然语言处理的第二个主要步骤是特征提取和模型训练。在这个步骤中，我们会从预处理后的文本中提取有意义的特征，如词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。然后，我们会选择适当的机器学习算法或深度学习模型，并使用标注好的数据进行训练。训练完成后，我们可以使用这些模型来进行文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。特征提取和模型训练的目标是从文本中挖掘出有用的信息，并将其转化为可供机器理解和处理的形式。