问：本文主要探讨哪些文本类人工智能算法？
答：本文主要介绍了文本类人工智能算法，包括自然语言处理、文本分类、情感分析、关键词提取和问答系统等。
问：什么是自然语言处理？
答：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，用于处理自然语言（例如英语、中文）的计算机程序。它可以将人类语言转换成计算机可以理解的形式，并进行文本分析、语义理解、语音合成等操作。
问：文本分类是什么？
答：文本分类是一种将文本数据分为不同类别的技术。它可以将大量的文本数据自动分类，例如将新闻文章分类为政治、娱乐、体育等不同的主题，或将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。
问：情感分析是什么？
答：情感分析是一种用于识别和提取文本数据中的情感状态的技术。它可以分析文本数据中的情感极性，例如正面、负面或中性情绪。情感分析可以应用于社交媒体、客户服务、舆情监测等领域。
问：什么是关键词提取？
答：关键词提取是一种将文本数据中的重要词汇抽取出来的技术。它可以识别文本数据中的主题、关键词和短语，并提取出最相关的词汇。关键词提取可以应用于信息检索、搜索引擎优化、文本摘要等领域。
问：问答系统是什么？
答：问答系统是一种用于回答特定问题的人工智能技术。它可以理解自然语言的问题，并从大量的文本数据中提取出最相关的答案。问答系统可以应用于智能客服、虚拟助手、语音识别等领域。
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