Heygen算法是一種基于自然語言處理和機器學習的文本分類和摘要生成算法。其基本步驟如下：
文檔采集：首先，從海量文檔中采集需要歸類和摘要的文檔數據。
文檔預處理：對文檔數據進行文本清洗、分詞、去除停用詞等預處理操作，以便后續的特征提取和機器學習模型訓練。
特征提取：提取文檔的特征向量，常用的特征包括詞袋模型、TF-IDF等。
文本分類：利用機器學習算法（如樸素貝葉斯、支持向量機、深度學習等）對文檔進行分類，將文檔劃分到不同的類別中。
摘要生成：對于每個類別中的文檔，可以采用文本摘要算法（如TextRank、TF-IDF等）生成該類別文檔的摘要，提取文檔的關鍵信息。
結果展示：最后，將分類結果和摘要輸出到指定的格式中，供用戶查看和分析。
總的來說，Heygen算法能夠幫助用戶對海量文檔進行自動歸類和摘要生成，提高文檔處理的效率和準確性。
