文本分词：此过程涉及将一段连续的文本切割成独立的词汇单元，以便进行后续的文本分析处理。
词性标注：在此步骤中，每个词汇都会被赋予一个特定的词性标签，如名词、动词、形容词等，这有助于理解词汇在句子中的功能和作用。
命名实体识别：此技术能够识别并提取出文本中的特定实体，如人名、地名、组织名等，这些实体通常承载着文本的重要信息。
关键词提取：通过分析文本内容，可以提取出最能代表文本主题的关键词，这些关键词对于理解文本的核心内容至关重要。
摘要生成：将长篇文本进行压缩和概括，生成简洁明了的摘要，以便读者快速了解文本的主要内容和要点。
情感倾向分析：此过程旨在判断文本所表达的情感倾向，如积极、消极或中立，这有助于了解作者或读者的情绪状态。
主题建模：通过分析文本中的词汇和句子结构，可以发现并提取出文本中潜在的主题或话题，这有助于对文本进行更深入的分析和理解。
文本分类：将文本按照其内容或形式进行分类，如新闻、评论、广告等，这有助于对文本进行更有效的管理和利用。
语言翻译：此功能能够将文本从一种语言翻译成另一种语言，打破语言障碍，促进跨语言交流和理解。