如果您在编程方面感到不足，但希望成为算法博士，以下是一些建议的步骤：
学习编程基础
Python：由于Python在NLP领域广泛使用，建议首先学习Python编程语言。可以通过参加在线课程、阅读书籍或使用学习资源来掌握Python基础。
其他编程语言：虽然Python是首选，但了解其他编程语言如C++或Java也可能会有所帮助，尤其是在性能敏感的场合。
掌握数学基础
线性代数：NLP算法的基础之一，建议通过学习线性代数来掌握矩阵运算、向量空间等概念。
概率论与统计：概率模型在NLP中非常重要，需要理解基本的统计概念和概率分布。
学习NLP相关知识
经典算法：了解NLP中的经典算法，如TF-IDF、词嵌入（Word2Vec、GloVe）和BERT等。
应用场景：学习这些算法在不同NLP任务中的应用，例如文本分类、情感分析、机器翻译等。
阅读研究论文
文献调研：阅读近2-3年在ACL、EMNLP、COLING等顶级会议和期刊上发表的论文，了解最新的研究动态和趋势。
论文整理：整理这些论文，提炼出关键概念、方法和结论，以便更好地理解和应用。
确定研究课题
选择兴趣方向：根据个人兴趣选择一个特定的研究课题，这个课题可以是当前热门的研究方向，也可以是您长期感兴趣的领域。
深入研究：围绕选定的研究课题，深入阅读相关论文，进行文献综述，并尝试自己进行一些初步的研究。
准备博士申请
学术背景：构建您的学术背景，包括学习经历、研究项目和论文发表等。
推荐信：寻找导师和专家撰写推荐信，推荐信应突出您的研究潜力和学术能力。
个人陈述：撰写个人陈述，阐述您的研究兴趣、目标和计划，以及为什么选择该课题和导师。
考虑实际经验
项目经验：尝试参与一些NLP项目，积累实际经验，这有助于您在博士研究中游刃有余。
实习机会：如果可能，可以在相关公司或研究机构实习，了解实际应用中的问题和技术挑战。
通过以上步骤，您可以逐步提升自己的编程和算法研究能力，为成为算法博士打下坚实的基础。记住，耐心和毅力是成功的关键，不断学习和实践是通往学术高峰的必经之路。