词典是自然语言处理中的关键工具，包含预定义的词列表及属性信息，用于文本清洗、分词和语义理解。主要作用包括过滤停用词、指导分词和增强语义特征。常见词典类型有分词词典、停用词词典、专有名词词典、命名实体词典、情感词典和新词词典。专有名词词典侧重语法层面的词语识别，而命名实体词典关注语义层面的实体分类。词典为机器处理自然语言提供必要知识，提升文本分析的准确性和效率。

摘要：特征提取是将文本数据转换为机器可处理的数值特征的关键步骤，包括词频统计、向量表示和语言结构分析等方法。其作用是降低维度、提取有效信息，使文本可计算。与分词不同，特征提取更注重数值转换。高频词提取和关键词提取（如TF-IDF、TextRank）是常见方法，工具如tatools提供可视化操作界面实现这些功能。特征提取直接影响模型性能，是文本分析的重要预处理环节。（148字）

智能文本结构还原器是NLP分析的重要工具，专注于解决文本处理中的断句和标点修复问题。它能自动分离标签与正文、去除重复内容、重组段落结构并保留关键信息，显著提升后续分析精度。相比原始文本，经处理的文本使情感分析更准确、关键词提取更精准、语义理解更清晰、分类结果更可靠。该工具作为传统规则方法的智能补充，专门处理语义层面的复杂问题，确保NLP流程获得高质量的结构化文本。

前两篇文本清洗工具介绍了基于固定规则的清洗和基于 ai 语言理解的结构还原，但是这还远远不够，仅仅使文本达到了“可用”标准，但并不意味着文本具备完备的可分析“价值”。最后，用户可基于滑动条设置阈值（推荐初始值0.7），一键导出高价值文本，快速构建出一个去芜存菁的高质量语料库，用于后续的机器学习模型训练或深度文本分析。最后，用户可基于滑动条设置阈值（推荐初始值0.7），一键导出高价值文本，快速构建出

DeepSentiv2情感分析引擎升级，支持中英文双语分析，采用跨语言迁移学习技术，准确识别混合文本中的情感表达。提供通用、电商、学术三个领域微调模型，通过对比学习和注意力机制提升对复杂表达的识别能力。新增情感关键词提取功能，定位影响情感判断的核心词汇，增强结果可解释性。优化后的推理速度提升3倍，支持秒级响应和大规模实时处理。输出包含结构化数据和可视化图表，适用于舆情监测、电商评论分析、学术研究等

自定义词典的创建可提升文本分析精准度，尤其适合专业领域术语、新词和停用词处理。TATOOLS提供高频词提取和智能发现新词两种方式创建词典，并支持搜狗输入法词库转换，便于快速构建高质量领域词典。

文本清洗（Text Cleaning）是NLP任务中关键的预处理步骤，旨在将原始文本转化为标准化格式。由于"垃圾输入导致垃圾输出"原则，清洗能有效提升数据质量，避免算法提取无效特征、算力浪费和错误归因。常见需清洗的文本包括社交媒体内容、网页爬取数据、OCR识别文本等。清洗方法分为噪声去除（清除停用词、冗余字符等）、语义还原（重建文本逻辑结构）、语法保留（维护关键标点）和智能分段