现在，越来越多的开发者力求构建多语言应用程序。为此，他们需要一个完整的自然语言处理（NLP）软件包，可以分析和生成多种语言的文本。在这个领域里，CoreNLP 是一个非常强大的工具，它可以处理词性标记、句式树、依存句法分析、情感分析等等操作。
CoreNLP 方便的使用在 Node.js 地域的 npm 包 corenlp-client-multilang 已经可以使用了。在这篇文章中，我们将会看到如何在 Node.js 中使用这个包来做处理多语言文本的分析。
安装
首先，你必须安装 Node.js，这步骤就不多说了。接下来只需要在你的 npm 项目中安装 corenlp-client-multilang ，使用以下命令即可：
npm install corenlp-client-multilang --save
配置
在使用 corenlp-client-multilang 之前，我们必须配置这个包，用于发送情况到自己启动的 CoreNLP 服务器，CoreNLP 服务器本身需要进行安装。
你可以下载 CoreNLP 的最新稳定版本，然后按照官方说明进行安装。在这里，我都是利用官方docker镜像来安装的，可以查看一下 Docker Hub 镜像网址。
默认情况下，corenlp-client-multilang 会搜索环境变量 CORENLP_SERVER_URL 来连接 CoreNLP 服务器。在你的代码中，你可以使用以下代码来设置 URL：
require('corenlp-client-multilang').setDefaultOptions({serverUrl: 'http://localhost:9000'});这个把 CoreNLP 服务器的地址配置好之后，接下来我们就可以开始使用了。
使用
使用 corenlp-client-multilang 来分析一个文本，首先需要启动 CoreNLP 服务器，确保它处于正在运行的状态。然后，你可以调用 corenlp-client-multilang 提供的请求方法。
这里我们给出一个简单的例子，首先我们创建一个 node.js 项目叫做 corenlp-text-demo，然后再该目录下创建一个文件 analyzeText.js 如下：
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---接下来，我们运行 analyseText.js，输出可能如下这个样子：
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-这个就获得了 CoreNLP 分析的结果，我们可以通过 result 字段来获得完整的响应。在这个例子中，响应的内容包含在 result.sentences 中。
以上就是我们使用 npm 包 corenlp-client-multilang 分析多语言文本的方法，通过这个包，我们可以很容易地使用 CoreNLP 去处理多语言文本。如果你有自己的 NLP 任务，这个包提供了很好的基础框架，可以帮助你开展工作。
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