前言
Bravey是一个基于自然语言处理的库，可以将自然语言转化为计算机可理解的数据。它可以用在各种应用场景，如聊天机器人、语音识别、智能客服等。本文旨在介绍如何使用npm包bravey进行简单的自然语言处理。
安装
使用npm安装bravey：
npm install bravey
快速上手
下面是一个基本的例子。这个例子展示了如何使用bravey.create方法创建一个新的Bravey解析实例，然后使用addIntent方法添加意图，并用process方法将用户发出的语言转化为对应的意图。
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以上代码会将"你好"解析成"greeting"意图。
Intent和Entity
Bravey的核心是意图和实体(Entity)。意图指用户传达的意思，实体(Entity)指在这个意图中需要被识别的事物。Bravey可以通过添加不同的意图和实体，来指导用户的自然语言处理。
意图
意图是指用户发言的意思。在Bravey中，意图通常用关键字或简明的短语来表示。每个关键字或短语都可以代表一个意图，而Bravey会将用户的发言与这些关键字或短语进行比对，以确定用户发言的具体意图。
例如，在以下例子中，我们将添加两个不同的意图：查询天气和询问电影时间。
const interpreter = new bravey.Interpreter();
interpreter.addIntent('queryWeather', '天气', '天气怎么样', '明天天气');
interpreter.addIntent('queryMovieTime', '电影时间', '电影放映时间', '上映时间');实体
实体是指在某个意图中需要被识别的事物。例如，如果我们要查询天气，我们可能需要知道的是城市名和日期。
interpreter.addIntent("queryWeather", "气温在{temperature:C}摄氏度左右", "在{city}下雨");
interpreter.addEntity("city", ["北京", "上海", "广州", "深圳"]);
interpreter.addEntity("temperature", ["25", "26", "27", "28"]);在Bravey中，你可以用花括号括住词语来指定它的类型。例如，在上面的例子中，我们使用 {city} 指定它是属于城市实体的词语。实体的类型需要在 addEntity 方法中指定，如上例中的 temperature 和 city 两个实体。
意图和实体的匹配
现在我们已经添加了意图和实体，我们来看看如何将用户的语言与这些意图和实体进行匹配。
假设我们有以下的输入:
interpreter.process("明天北京气温在25度左右");以下是process方法执行完后的处理结果:
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-我们可以通过检查 "intent" 属性，来查看用户输入的意图是否与我们定义的意图匹配。同样的，我们也可以查看 "entities" 属性，来查看我们定义的实体是否与用户输入的内容匹配。
示例
看下面这个例子，更好的理解bravey库的用法：
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结论
总结：Bravey库是一个非常有用的自然语言处理库，它可以用来构建聊天机器人、智能客服等，处理自然语言输入。使用Bravey库可以减少编写复杂、模糊的解析器的时间，它还包含很多预定义的实体和意图，使它更加方便易用。
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