如果你是一名前端开发者，想要构建一个自然语言处理的应用程序，那么 CoreNLP 是一个很好的选择。CoreNLP 是一个自然语言处理工具包，它支持诸如命名实体识别、POS 标记化、情感分析等自然语言处理任务。在这个教程中，我们将介绍 corenlp-request-wrapper 这个 npm 包，它可以用于在 Node.js 应用程序中间封装 CoreNLP 的 HTTP API。
安装
首先，我们需要全局安装 CoreNLP Server。你可以在 官网 上下载最新的版本，然后通过解压和启动脚本启动服务。启动命令如下：
java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000
在启动 CoreNLP Server 之后，我们就可以安装和使用 corenlp-request-wrapper 了。在终端输入以下命令进行安装：
npm install corenlp-request-wrapper
使用
核心功能是将自然语言字符串传递给 CoreNLP 服务器进行处理，并将结果作为对象返回。这可以通过以下方法来实现：
const CoreNLP = require('corenlp-request-wrapper');
const nlp = new CoreNLP();
nlp.annotate('Hello, how are you?').then(result => {
console.log(result);
}).catch(error => {
console.log(error);
});以上代码将在控制台输出以下结果：
-- -------------------- ---- -------
-
------------ -
-
-------- --
--------- -
-
-------- --
------- --------
--------------- --------
----------------------- --
--------------------- --
------ -----
------ ---
--
-
-------- --
------- ----
--------------- ----
----------------------- --
--------------------- --
------ ----
------ ---
--
-
-------- --
------- ------
--------------- ------
----------------------- --
--------------------- ---
------ ------
------ ---
--
-
-------- --
------- ------
--------------- ------
----------------------- ---
--------------------- ---
------ ------
------ ---
--
-
-------- --
------- ------
--------------- ------
----------------------- ---
--------------------- ---
------ ------
------ ---
--
-
-------- --
------- ----
--------------- ----
----------------------- ---
--------------------- ---
------ ----
------ ---
-
-
-
-
-在上述示例中，我们使用 CoreNLP 包装器调用了 annotate() 方法，并将一个自然语言字符串作为参数。annotate() 方法返回一个承诺，当请求完成时，返回的 JSON 结果中包含一个句子数组，其中包含词汇和它们的词性、命名实体等信息。
配置选项
除了上述示例中的 annotate() 方法之外，CoreNLP 包装器还提供了许多其他的配置选项，以便于自定义和优化请求的结果。在创建 CoreNLP 实例时，可以传递一个配置对象，以便用于在请求中设置选项。以下是一些常用的选项示例：
const nlp = new CoreNLP({
baseUrl: 'http://localhost',
port: 9000,
path: '/stanford',
version: 'v1',
annotators: 'tokenize,ssplit,pos',
timeout: 300000
});在上述示例中，我们配置了 CoreNLP 构造函数来使用自己本地的 CoreNLP 服务器，对请求进行了 5 分钟的超时时间，同时要求在请求中使用标记化、分句和词性标注的三个注释器。
结论
通过使用 CoreNLP 包装器，我们可以轻松地将 CoreNLP 集成到 Node.js 应用程序中。我们可以轻松地使用 CoreNLP 构建一个自然语言处理应用程序，并从中获得丰富和有价值的信息。正如在上面的示例中所说明的那样，我们可以使用 CoreNLP 构建自己的自然语言处理应用程序，并将其部署到云上面。仔细学习这个 npm 包的使用方法，可以使你更好地利用 CoreNLP 以及自然语言处理技术来开发有意义和有益的应用程序。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/60055adb81e8991b448d87ec