文本分詞：此過程涉及將一段連續(xù)的文本切割成獨(dú)立的詞匯單元，以便進(jìn)行后續(xù)的文本分析處理。
詞性標(biāo)注：在此步驟中，每個(gè)詞匯都會(huì)被賦予一個(gè)特定的詞性標(biāo)簽，如名詞、動(dòng)詞、形容詞等，這有助于理解詞匯在句子中的功能和作用。
命名實(shí)體識(shí)別：此技術(shù)能夠識(shí)別并提取出文本中的特定實(shí)體，如人名、地名、組織名等，這些實(shí)體通常承載著文本的重要信息。
關(guān)鍵詞提取：通過分析文本內(nèi)容，可以提取出最能代表文本主題的關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞對(duì)于理解文本的核心內(nèi)容至關(guān)重要。
摘要生成：將長篇文本進(jìn)行壓縮和概括，生成簡潔明了的摘要，以便讀者快速了解文本的主要內(nèi)容和要點(diǎn)。
情感傾向分析：此過程旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中立，這有助于了解作者或讀者的情緒狀態(tài)。
主題建模：通過分析文本中的詞匯和句子結(jié)構(gòu)，可以發(fā)現(xiàn)并提取出文本中潛在的主題或話題，這有助于對(duì)文本進(jìn)行更深入的分析和理解。
文本分類：將文本按照其內(nèi)容或形式進(jìn)行分類，如新聞、評(píng)論、廣告等，這有助于對(duì)文本進(jìn)行更有效的管理和利用。
語言翻譯：此功能能夠?qū)⑽谋緩囊环N語言翻譯成另一種語言，打破語言障礙，促進(jìn)跨語言交流和理解。