This paper delves into the practical applications and effectiveness of two prominent text representation methods, the Bag-of-Words (BoW) model and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), in the realm of Natural Language Processing (NLP). It commences with an introductory overview of NLP and its pivotal role in the broader field of Artificial Intelligence (AI), elucidating the importance of enabling computers to comprehend and manipulate human language. Subsequently, a comprehensive elucidation of the underlying principles and implementation of these two methods is provided. By conducting a comparative analysis of their respective strengths and weaknesses, the paper endeavors to ascertain the most suitable model for a diverse range of scenarios. The study reveals that while the BoW model proves to be effective for tasks involving short text classification, TF-IDF emerges as the preferred choice for applications such as search engines and keyword extraction. This is attributed to TF-IDF's ability to discern the significance of words within a document in relation to a corpus, thereby mitigating the influence of common but less meaningful words. In conclusion, the paper highlights the significance of AI advancements in shaping the future landscape of NLP. The integration of neural networks and deep learning has revolutionized the field, enabling more sophisticated text representations and enhancing performance in areas such as speech recognition, machine translation, and sentiment analysis. The paper underscores the dynamic nature of NLP and its continual evolution in tandem with AI technologies, offering promising prospects for future research and application development.

In order to cope with the task allocation in national economic mobilization, a task allocation planning method based on Hierarchical Task Network (HTN) for national economic mobilization is proposed. An HTN planning algorithm is proposed to solve and optimize task allocation, and an algorithm is designed to solve resource shortage. Finally, a case study verifies the effectiveness of the proposed method based on a real task allocation case in national economic mobilization.

This study explores the application of deep learning-based natural language processing technologies in multilingual sentiment analysis. By examining the performance of deep learning models such as BERT and LSTM in multilingual settings, the research demonstrates the effectiveness of these models in cross-linguistic sentiment classification tasks. Despite progress, major challenges in multilingual sentiment analysis include language and cultural differences, insufficient complex context processing, and data imbalance. Future research directions include optimizing the models' contextual understanding abilities, leveraging multilingual data resources, exploring novel neural network architectures, and improving assessment metrics. With these measures, the accuracy and efficiency of multilingual sentiment analysis are expected to be significantly enhanced, further advancing the global application of natural language processing technologies.

Industry 4.0 aims to address the issues of low accuracy and efficiency in the identification and positioning of components during machine tool processing and assembly. To this end, a novel component identification and positioning algorithm, LAI YOLOv5, has been proposed. This algorithm integrates lightweight networks, attention mechanisms, and information fusion techniques. Initially, the convolution layers in the YOLOv5 network structure are optimized for lightweight processing, effectively reducing the number of neural network parameters and floating-point operations, thereby decreasing memory usage and enhancing real-time detection speed. Subsequently, an attention mechanism is introduced into the backbone network to improve the specificity of feature extraction and enhance the salience of detected objects. Finally, a cross-channel information fusion mechanism is incorporated into the feature fusion network to boost feature detection capabilities. Experimental results indicate that compared to the original algorithm, the improved LAI YOLOv5 algorithm reduces the number of parameters and network layers by approximately 45.98% and 28.46%, respectively, decreases the floating-point operations by about 55.82%, reduces memory usage by 15.51%, and shortens training time by around 32.27%. Additionally, the training accuracy reaches 96.80%, training coverage reaches 95.01%, real-time detection efficiency improves to 100.739 FPS, and detection accuracy achieves 98.62%.