模型类（Model）：NLP模型。在以上类中,一般会使用哪些属性和方法,一一列举,并简短的说明! 注说明格式如下: 特征提取类（FeatureExtraction）：提取特征。 -属性：rawData（原始数据），extractedFeatures（提取出的特征） -方法：extractFeatures()（对原始数据特征提取），getFeatures()（获取提取出的特征）

在模型类（Model）中，一般会使用以下属性和方法：

属性：
features：输入的特征数据。
- labels：对应的标签数据。
- trainedModel：训练好的模型。

方法：
- setFeatures()：设置输入的特征数据。
- setLabels()：设置对应的标签数据。
- train()：使用给定的特征和标签数据进行模型训练。
- predict()：对新的输入数据进行预测。
- evaluate()：评估模型在测试集上的性能指标。

以上属性和方法用于实现NLP模型的训练、预测和评估功能。`setFeatures()`和`setLabels()`方法用于设置输入的特征和对应的标签数据。`train()`方法用于使用给定的特征和标签数据训练模型。`predict()`方法用于对新的输入数据进行预测。`evaluate()`方法用于评估模型在测试集上的性能指标，如准确率、精确率等。具体使用哪些属性和方法可以根据实际需求进行调用和操作。