文本关键词提取是自然语言处理（NLP）中常用的一种技术。它可以将一段文字中的关键词提取出来，为后续分析和处理提供基础数据。在前端开发中，我们也常常需要处理文本数据，因此这里介绍一款 npm 包 text-keyword-extract，来帮助大家方便地进行文本关键词提取。
安装
你可以使用 npm 或 yarn 安装 text-keyword-extract。
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安装完成后，你可以在你的代码中引入它：
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示例
假设我们有一段需要处理的文本：
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我们要从中提取出关键词，可以这样做：
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这样就得到了这段文字中出现频率最高的 5 个关键词。
参数
text-keyword-extract 函数接受两个参数：
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其中，text 为待处理的文本，limit 为需要提取的关键词数量，不传则默认为 5。
高级使用
text-keyword-extract 还支持传入一些高级参数，以控制返回结果的分词、筛选和排序方式。
sameStems
sameStems 表示是否将相同词根的词视作同一个词，默认为 false。启用 sameStems 后，例如“开放”和“开放性”将被视为同一个词“开放”。
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ignoreCase
ignoreCase 表示是否忽略大小写，默认为 true。启用 ignoreCase 后，例如“不开放”和“不开放”将被视为同一个词。
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stopword
stopword 表示停用词，即不参与关键词提取的词。
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sortBy
sortBy 表示关键词排序方式，默认为 frequency（按词频排序）。可选值为 frequency（按词频排序）、length（按词长度排序）。
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结语
本文介绍了 npm 包 text-keyword-extract 的使用方法和高级参数，希望对大家进行文本关键词提取有所帮助。在实际开发中，我们也可以根据具体需求，结合其他 NLP 技术和算法，进行更加精确和高效的文本处理。
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