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前言

伴随着人工智能技术的普及，自然语言处理也逐渐成为了各行业的热门技术之一。而 wit.ai 是一个颇受欢迎的开源自然语言处理工具，通过该工具可以实现文本分析、实体识别、意图分类等功能。而 wit-keywords 就是一个基于 wit.ai 开发的 npm 包，可以用于提取文本中的关键词。

安装方式

首先，需要在 npm 上安装 wit-keywords 包，具体安装步骤如下：

npm install wit-keywords --save

安装后，在项目中添加以下代码导入包：

const WitKeywords = require('wit-keywords');

接下来就可以使用 WitKeywords 对象了。

使用方法

wit-keywords 的使用非常简单，具体步骤如下：

1. 创建 WitKeywords 对象

在代码中创建 WitKeywords 对象并传入 wit.ai 的 API key，如下所示：

const witKeywords = new WitKeywords({
    witAccessToken: 'YOUR_WIT_ACCESS_TOKEN'
});

2. 调用 `extractKeywords` 函数

在需要从文本中提取关键词的代码段中，调用 extractKeywords 函数，即可获取文本中的关键词列表，如下所示：

const text = '今天天气真好，我想去爬山。';
const keywords = await witKeywords.extractKeywords(text);
console.log(keywords);

3. 通过回调函数获取提取的关键词

在运行 extractKeywords 函数时，可以通过回调函数获取提取的关键词。回调函数会在提取关键词完成后立即执行。具体步骤如下：

const text = '今天天气真好，我想去爬山。';
witKeywords.extractKeywords(text, (err, keywords) => {
    if (err) {
        console.error(err);
    } else {
        console.log(keywords);
    }
});

在使用 extractKeywords 函数时，可以传入第二个参数，即传入一个 options ，控制提取关键词的相关行为，比如：

minScore：指定提取关键词时的最小得分值，该值为 0~1 之间的一个小数，取决于关键词得分越低越不如短语好。
maxKeywords：指定提取关键词的最大数量。
ignoreStopwords：是否忽略停用词。

具体步骤如下：

const text = '今天天气真好，我想去爬山。';
const options = {
    minScore: 0.5,
    maxKeywords: 6,
    ignoreStopwords: true
};
const keywords = await witKeywords.extractKeywords(text, options);
console.log(keywords);

示例代码

下面是一个完整的示例代码：

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通过以上示例代码，我们可以很方便地提取出文本中的关键词，并根据需要进行相关处理。

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