要使用NLP技术进行文本推荐，首先需要进行以下几个步骤：

  1. 语料库准备：收集和整理大量的文本数据，可以是书籍、文章、新闻、论文等。确保语料库的数据多样性和代表性。

  2. 文本预处理：对文本数据进行预处理，包括去除标点符号、停用词、数字等，并进行词干化或词形还原操作，将文本数据标准化为可处理的形式。

  3. 特征提取：从预处理的文本中提取特征，常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等。

  4. 文本表示：将特征转化为数值向量，一种常用的方法是词嵌入（Word Embedding），如Word2Vec、GloVe等。词嵌入可以捕捉词语的语义信息，帮助计算机理解文本的含义。

  5. 模型选择：选择合适的推荐模型，常见的包括协同过滤、内容过滤、混合推荐等。对于文本推荐，常用的算法有基于内容的推荐、主题建模、情感分析等。

  6. 训练模型：使用已经标注或人工打标的数据集，训练推荐模型。可以使用监督学习或无监督学习的方法，如分类、聚类、回归等。

  7. 评估模型：使用测试集或交叉验证的方法，评估模型的性能和准确度。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。

  8. 推荐结果展示：根据模型的输出结果，将推荐的文本呈现给用户。可以基于用户兴趣、历史行为等进行个性化的推荐。

  需要注意的是，NLP技术在文本推荐中是一个复杂而庞大的领域，以上步骤只是一个概述，具体的实现还需要根据具体的需求和场景进行调整和优化。此外，数据质量、特征选取、模型选择等因素也会对推荐效果产生重要影响，需要综合考虑。