另外補充，本篇作者建議如果讀者是常在NLP領域的資料科學家，建議可以在Python方面更加精進，因為Python不管在資料前處理或者用到更深的Word2vec模型等，都具充足且完整的體系，舉例來說:TFIDF或BOW我們在簡單的sklearn中就可以找到，regression or classification類別模型，也都可以從sklearn中下手，讓使用者建模來說非常方便。

更進階的如Pytorch, tensorflow等，皆完整支持NLP建模，使用上也非常平易近人，更遑論建模彈性，再者，如果要將建模結果應用在軟體或服務上，使用python做prototype或服務佈署上，都相應更有彈性。