内容自动归类

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Sep 1, 2025更新

工具文生文 DeepSeek

对输入文本进行语义分析并生成合适的分类结果

根据语义分析，该内容传递了对一款新发布手机的积极评价，主要围绕产品的性能优越、设计惊艳和价格合理展开，最终表达强烈推荐的态度。结合这些信息，可将其归类为以下类别：

类别：产品评价/用户好评
子类别：科技产品/智能手机

如果需要更具体的分类，还可以归类为电子消费品推荐/正面反馈。

经过语义分析，该文本表达了用户对于商品质量问题的投诉，并询问退换货的相关流程。

适合的类别：售后服务 / 商品质量问题 / 退换货请求

对上述文本进行语义分析，可将其归类到以下类别：

类别：人工智能 / 自然语言处理 / 深度学习

语义分析：

核心主题：
- 文本主要围绕人工智能在自然语言处理领域内的进展，尤其是深度学习算法的应用。
关键概念：
- 人工智能、自然语言处理、深度学习、文本分类、语义解析。
内容指向：
- 强调了技术方法（深度学习）在某个应用场景（文本分类、语义解析）上的研究进步。

综上，该文本可以归为关于人工智能技术，更具体地是自然语言处理和深度学习的相关领域。

解决的问题

通过输入的文本内容，结合语义分析技术，自动判断文本所属的类别。这种提示词旨在提升信息分类的效率，帮助用户快速整理和归类数据，为日常办公、内容管理、市场研究等场景提供高效支持。

适用用户

内容营销人员

快速对用户反馈、社交媒体评论等文本内容进行分类分析，精准把握用户需求与市场趋势。

客服管理者

自动将用户提问归类至相关问题类型，高效定位问题，优化服务响应流程。

研究人员

实现复杂文本数据的语义归类分析，有效支持学术研究与数据挖掘工作。

特征总结

• 快速进行语义分析，轻松挖掘文本背后的核心含义与意图。

• 自动匹配合适分类，无需手动标注，大幅节省时间和精力。

• 支持多领域内容归类，适配多种行业需求，通用性强。

• 提升归类精准度，减少人为错误，确保结果更具可信度。

• 一键调用归类结果，灵活用于报告生成、市场分析等实际业务场景。

• 支持批量文本处理，帮助用户提升内容归类的处理效率。

• 简单易用的提示词结构，小白用户也能快速上手。

• 助力营销、客服等场景优化，为相关业务带来更高效的解决方案。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用（如 ChatGPT、Claude 等），即可直接对话使用，无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API，您的程序可任意修改模板参数，通过接口直接调用，轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址，让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作，让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格

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您购买后可以获得什么

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获得完整提示词模板

- 共 22 tokens

- 1 个可调节参数

{ 文本内容 }

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- 精选社区优质案例，助您快速上手提示词

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