AWS SageMaker的自动驾驶功能不适用于自然语言处理(NLP)。SageMaker的自动驾驶功能是用于自动调整模型超参数的工具，用于优化模型的训练和推理过程。而自然语言处理(NLP)涉及文本处理、语义分析等任务，需要使用其他适合NLP的工具和技术。

以下是一个使用AWS SageMaker进行自动驾驶模型训练的示例代码，但并不适用于NLP任务：

import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.amazon.amazon_estimator import get_image_uri

# 设置角色和会话
role = get_execution_role()
sess = sagemaker.Session()

# 设置训练数据路径
train_data = 's3://my-bucket/train_data'

# 创建一个SageMaker Estimator对象
container = get_image_uri(sess.boto_region_name, 'object-detection')
estimator = sagemaker.estimator.Estimator(container,
                                          role,
                                          train_instance_count=1,
                                          train_instance_type='ml.p3.2xlarge',
                                          output_path='s3://my-bucket/output',
                                          sagemaker_session=sess)

# 设置超参数
estimator.set_hyperparameters(num_layers=18,
                              epochs=10,
                              num_classes=2)

# 启动训练作业
estimator.fit({'train': train_data})

请注意，上述示例代码是用于自动驾驶模型的训练，而不是用于自然语言处理(NLP)任务。对于NLP任务，您可以使用SageMaker的其他功能和算法，如使用SageMaker内置的NLP算法或使用自定义的NLP模型进行训练和推理。