进行自然语言处理技术开发需要以下几个关键步骤：
语料收集与预处理：收集大量的语料库，对其进行清洗、分词、去除停用词、标注词性等预处理操作，以便后续的分析和建模。
特征提取与选择：从预处理后的语料中提取出有用的特征，包括词频、词向量、句法结构等，并使用特征选择方法选择最相关的特征。
模型选择与训练：根据具体的任务需求，选择合适的模型，如朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、深度学习等，进行模型训练。
模型评估与优化：使用测试集对模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。根据评估结果对模型进行优化，如调整超参数、改进特征提取等。
应用部署与维护：将训练好的模型应用到实际场景中，对新数据进行预测和分析。同时需要对模型进行定期维护和更新，以保证其性能和准确率。
以上是进行自然语言处理技术开发的关键步骤，其中特征提取、模型选择和评估是比较重要的环节。此外，还需要掌握相关的编程语言和工具，如Python、NLTK、TensorFlow等。