在数据不足的情况下学习自然语言处理（NLP），可以采取以下策略：

学习基础知识 ：

掌握语言学、计算机科学和机器学习的基础知识，理解语言的结构和计算机处理文本数据的方法。

掌握工具和库 ：

学习常用的NLP工具和库，如NLTK、spaCy、Gensim等，以提高文本处理效率。

文本预处理 ：

学习文本预处理技术，包括分词、去除停用词、词干化等，以清洗和规范化文本数据。

文本表示 ：

学习文本表示方法，如词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等，以提取文本特征。

学习核心任务 ：

掌握文本分类、情感分析等核心任务的技术。

实践项目 ：

找一个具体的NLP任务，如文本分类或情感分析，通过实践来应用所学知识。

编程技能 ：

学习Python编程，并熟悉相关库，如NumPy、Pandas、Matplotlib，以及深度学习框架如TensorFlow和PyTorch。

数据增强 ：

当数据量不足时，可以使用数据增强技术来扩充语料库。常见的数据增强方法包括同义词替换、随机插入、随机交换、随机删除等。

使用预训练语言模型 ：

在数据不足的情况下，可以考虑使用预训练语言模型，通过无监督或半监督的方式进行任务。预训练模型如BERT、GPT等可以在少量标注数据的情况下取得不错的效果。

持续学习 ：

NLP是一个快速发展的领域，持续学习和研究新技术是必要的。可以参加培训和认证，深入理解人类沟通模式，并研究高级技巧和应用专题。

通过以上方法，可以在数据不足的情况下有效地学习NLP，并在实际应用中取得良好的效果。