有许多AI工具可以分析文档，根据具体需求和文档类型，常见的包括但不限于以下几类：

1、自然语言处理（NLP）工具：
文本摘要工具：这类工具可以自动总结长文档，提取关键信息。例如，基于NLP的摘要算法可以识别文本中的关键句并将其组合成摘要。
信息提取工具：这类工具可以从文档中提取特定的信息，如实体识别（人名、地名、组织名等）、情感分析等。

2、机器学习（ML）和深度学习（DL）模型：
分类器：可以对文档进行分类，如垃圾邮件分类器、新闻分类器等。
聚类分析：可以将相似的文档聚类在一起，用于发现文档集中的潜在主题或分组。

3、特定领域分析工具：
法律文档分析：用于分析法律文档，提取相关条款、义务、权利等。
医学文档分析：可以从医疗记录中提取症状、疾病、药物等信息。

4、文档理解和问答系统：
语义搜索：不仅仅是关键词匹配，还能理解搜索的语义，提供更准确的搜索结果。
问答系统：基于文档内容，自动回答用户的问题。

5、OCR（光学字符识别）工具：
对于扫描件、图片中的文字进行识别并转化为可编辑文本。

6、情感分析工具：
分析文本中的情感倾向，如积极、消极或中立。

7、知识图谱构建：
从文档中提取实体、关系，构建知识图谱，直观展示信息间的关系。

一些具体的AI工具和平台包括：

IBM Watson：提供自然语言处理和机器学习能力，可以用于文本分析。
Google Cloud Natural Language API：提供情感分析、实体识别等NLP功能。
Stanford CoreNLP：一个Java库，用于NLP任务，包括词性标注、命名实体识别等。
spaCy：一个现代的NLP库，专注于工业级的NLP任务，提供高效、准确的NLP功能。

选择合适的AI工具取决于你需要分析的文档类型、分析的具体需求以及技术实现的可能性。