Heygen算法是一种基于自然语言处理和机器学习的文本分类和摘要生成算法。其基本步骤如下：
文档采集：首先，从海量文档中采集需要归类和摘要的文档数据。
文档预处理：对文档数据进行文本清洗、分词、去除停用词等预处理操作，以便后续的特征提取和机器学习模型训练。
特征提取：提取文档的特征向量，常用的特征包括词袋模型、TF-IDF等。
文本分类：利用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等）对文档进行分类，将文档划分到不同的类别中。
摘要生成：对于每个类别中的文档，可以采用文本摘要算法（如TextRank、TF-IDF等）生成该类别文档的摘要，提取文档的关键信息。
结果展示：最后，将分类结果和摘要输出到指定的格式中，供用户查看和分析。
总的来说，Heygen算法能够帮助用户对海量文档进行自动归类和摘要生成，提高文档处理的效率和准确性。