npm 包 text-keyword-extract 使用教程-JavaScript中文网-JavaScript教程资源分享门户

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。

npm install text-keyword-extract --save

yarn add text-keyword-extract

安装完成后，你可以在你的代码中引入它：

import textKeywordExtract from 'text-keyword-extract';

假设我们有一段需要处理的文本：

const text = '只要坚持了不开放，我们就一定不搞大开放，不这样，就一定要受到后果的惩罚。'

我们要从中提取出关键词，可以这样做：

const keywords = textKeywordExtract(text, 5);
console.log(keywords); // ['开放', '后果', '坚持', '惩罚', '不搞']

这样就得到了这段文字中出现频率最高的 5 个关键词。

text-keyword-extract 函数接受两个参数：

textKeywordExtract(text, limit);

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。

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 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”。

const keywords = textKeywordExtract(text, 5, { sameStems: true });
console.log(keywords); // ['开放', '后果', '坚持', '惩罚', '不搞大']

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。

const keywords = textKeywordExtract(text, 5, { ignoreCase: false });
console.log(keywords); // ['开放', '不搞', '惩罚', '后果', '坚持']

stopword 表示停用词，即不参与关键词提取的词。

const keywords = textKeywordExtract(text, 5, { stopword: ['我们', '一定'] });
console.log(keywords); // ['开放', '后果', '坚持', '惩罚', '不搞大']

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）。

const keywords = textKeywordExtract(text, 5, { sortBy: 'length' });
console.log(keywords); // ['后果', '坚持', '开放', '惩罚', '不搞']

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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