文本分詞：此過程涉及將一段連續(xù)的文本切割成獨立的詞匯單元，以便進行后續(xù)的文本分析處理。
詞性標注：在此步驟中，每個詞匯都會被賦予一個特定的詞性標簽，如名詞、動詞、形容詞等，這有助于理解詞匯在句子中的功能和作用。
命名實體識別：此技術能夠識別并提取出文本中的特定實體，如人名、地名、組織名等，這些實體通常承載著文本的重要信息。
關鍵詞提取：通過分析文本內容，可以提取出最能代表文本主題的關鍵詞，這些關鍵詞對于理解文本的核心內容至關重要。
摘要生成：將長篇文本進行壓縮和概括，生成簡潔明了的摘要，以便讀者快速了解文本的主要內容和要點。
情感傾向分析：此過程旨在判斷文本所表達的情感傾向，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構，可以發(fā)現(xiàn)并提取出文本中潛在的主題或話題，這有助于對文本進行更深入的分析和理解。
文本分類：將文本按照其內容或形式進行分類，如新聞、評論、廣告等，這有助于對文本進行更有效的管理和利用。
語言翻譯：此功能能夠將文本從一種語言翻譯成另一種語言，打破語言障礙，促進跨語言交流和理解。