得益于LLM（大语言模型）的技术发展，现在的数据分析已经不在满足于单纯的数字计算分析，现在对于文本的分析和提炼也可以通过AI函数进行操作

简介

使用WPSAI将目标单元格的内客做联动计算。用于常规内容的快速生成

写法

WPSAI.ASSOCTRANS(条件1，条件2)

演示一：打造字典

=WPSAI.SENTIANALYSIS(A2,"")

条件2为空，默认为对条件1的词语解释

演示二：朝代信息制作

=WPSAI.ASSOCTRANS(A2,"年份")

=WPSAI.ASSOCTRANS(A2,"开国皇帝")

=WPSAI.ASSOCTRANS(A2,"首都")

生成A2单元格内的朝代的年份,开国皇帝，首都

应用

各种同个问题，但是条件不同的重复回答情景，可以最大程度上提高同个问题，不同条件下回答的效率

简介

使用WPSAI对目标单元格的内容进行分类。

写法

WPSAI.CLASSIFY(字符串，分类)

演示

=WPSAI.CLASSIFY(A2,"服装,数码,食品,其他")

对A2的商品进行分类服装,数码,食品,其他4种分类

应用

各种将文字内容进行归类的场景，如：客户投诉的问题分类“质量问题”“物流问题”“其他问题”

简介

使用WPSAI将文本分类为不同的情绪。用于对用户反馈进行NPS或情感的分类

写法

WPSAI.SENTIANALYSIS(字符串，分类)

演示

=WPSAI.SENTIANALYSIS(A2,"喜欢,不喜欢,其他")

对A2的商品评论进行评价分析,"喜欢,不喜欢,其他"

应用

各种将文字内容进行评价归类的场景，如：用户反馈满意度

智能表格→公式→AI函数

解决方式：

1.引号和逗号是否用了中文

2.公式格式错误请认真对照正确格式

WPSAI.TRANSLATE函数-翻译

使用WPSAI将目标单元格的内容翻译为不同的语言

WPSAI.SUMMARIZE函数-文章总结

使用WPSAI对目标单元格的内容进行总结，用于总结大段文本内容，例如对周报进行总结等

WPSAI.EXTRACT函数-提取特定的信息

使用WPSAI提取单元格的特定信息，用于提取身份证性别、手机号等信息