伪代码示例（具体API以官方文档为准）

关于AI小龙虾OPENCLAW的关键词提取功能,以下是核心信息整理：

功能定位

OPENCLAW的关键词提取功能是其多模态理解能力的组成部分，旨在从文本、图像或跨模态数据中自动识别核心关键词,辅助信息结构化与检索。

技术特点

• 多模态融合：支持文本、图像（如OCR提取文字后分析）或图文结合的关键词抽取。
• 领域自适应：可针对特定领域（如科技、医疗）优化提取效果,适应专业术语。
• 语义关联：基于上下文理解语义，提取具有代表性的关键词,而非简单词频统计。

应用场景*：快速提取文章/报告的核心术语。

• 搜索引擎优化（SEO）：为网页生成标签关键词。
• 知识图谱构建：从数据中抽取实体和概念节点。
• 智能标签系统：自动为文档、图片打标签。

使用方式（示例）

extractor = KeywordExtractor(model="multimodal_v1")
keywords = extractor.analyze(
    text="人工智能正在改变传统行业...",
    image=None,  # 可传入图片路径
    top_k=5      # 返回前5个关键词
)
print(keywords)
# 输出：["人工智能", "传统行业", "数字化转型", "机器学习", "自动化"]

注意事项

• 数据安全：本地化部署可选,避免敏感数据外传。
• 自定义词典：支持用户添加专有词汇,提升特定场景准确率。
• 多语言支持：以中文为核心,兼顾英文及其他语言混合文本。

如果需要更详细的技术参数或接入指南，建议查阅 OPENCLAW官方文档 或联系其开发团队获取最新信息。

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