在前端开发中，有很多需要处理文本数据的场景，如文本分类、关键词提取等。而人工处理文本数据非常费时费力，因此，我们需要一些自动化的工具来帮助我们完成这些工作。这时候，我们就可以使用一些优秀的NPM包来解决这些问题。
本文将介绍一款名为OpenCalais-Tagging的NPM包，它可以对文本数据进行自动标签化。这个包的基础是一个商用的自然语言处理（NLP）服务，名为OpenCalais，它可以将文本分析为实体、事件、关键词等，并提供各种元数据，如语义角色等。
什么是OpenCalais
OpenCalais 是一种名为 OpenText 的业界领先技术与服务的一部分，可用于自动化分类、标记和分析文档。OpenCalais 升级了在 OpenText 中独特的语义技术，并使用了机器学习技术。OpenCalais 包含了更精确的实体识别和消歧、关系提取、事件提取、中心点分析功能，以及更强大的自定制标记功能和支持替代标记的永久开放API。
opencalais-tagging NPM包
opencalais-tagging是一款基于OpenCalais语义技术的NPM包，用于对文本数据进行标记。该包提供了HTTP服务，可以接收POST请求，并返回标记结果。使用该包可以轻易地将文本数据与OpenCalais的NLP服务集成，实现简便高效的文本标记化。
安装
运行以下命令，即可安装opencalais-tagging包：
npm install opencalais-tagging
使用
使用opencalais-tagging包，需要先获得Opencalais API key，然后初始化该包。在初始化时，需要提供以下参数：
- API key：OpenCalais的API key。
- 语言：要分析语言的 ISO 639 标准名称。
- 输出格式：输出结果的格式。
以下是初始化opencalais-tagging包的示例：
const OpenCalais = require('opencalais-tagging');
const apiKey = 'your_opencalais_api_key';
const calais = new OpenCalais(apiKey, 'English', 'application/json');接下来，使用自己的文本进行测试：
const text = 'In the heart of Apple’s campus, opposite Infinite Loop, Apple Park opens its doors to the public for the first time today. Envisioned by Steve Jobs as a center for creativity and collaboration, Apple Park is transforming miles of asphalt sprawl into a haven of green space in the heart of the Santa Clara Valley. The campus’ ring-shaped, 2.8 million-square-foot main building is clad entirely in the world’s largest panels of curved glass. The building’s 175 acres of sprawling parkland, with an orchard, meadow and pond, is home to more than 9,000 native and drought-resistant trees, and is powered entirely by renewable energy.';
calais.tag(text, (err, result) => {
if (err) throw new Error(err.message);
console.log(result);
});输出结果如下：
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-可以看到，该文本被成功标记化，返回了标记结果。
结语
opencalais-tagging包提供了一种简单高效的方式，帮助我们对文本数据进行标记化。它基于商业级别的NLP服务OpenCalais，提供了精准的文本标记结果。使用此包可以帮助我们完成文本分类、关键词提取等相关工作，提高工作效率，并减少人工处理文本的负担。如果你最近需要处理大量文本数据，那么不妨试试opencalais-tagging这个NPM包。
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