Nlp_compromise在JavaScript中使用自然语言
NLP自然语言处理，涌现了很多技术框架，当中不乏前端JavaScript实现的框架：nlp-compromise.js，本文为大家介绍自然语言处理的基本原理与nlp-compromise.js的调用例子，以及应用场景。
基本原理概述
(1).语料库
语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料，即我们可以自定义自己的语料库，比如把一些相同题材的文章整合在一起形成语料库。
接着要对自定义的语料库进行标注，标注出同义词，反义词，各种词性如名词、动词等。
(2).去掉停用词低信息词与词干提取
定义完语料库后，由于里面包含了很多经常重复出现的低信息词比如the、will等，中文的‘的’，‘了’等，所以要去掉这些词
接着进行词干提取比如英文的response、responsitive等都可以提取词干respon出来
(3).词袋
语料库精简后把各个词单独提取出来，重复的词则不重复提取，提取后放去词袋，词袋是一个列表，可以理解为一个没有重复词的数组容器。
词袋生成后我们可以用词袋来对要解析的句子，生成词频向量：
例如要解析的句子为：
Nice day!
词袋有这么几个词：
nice in day he she night
接着我们统计词频，即句子里面每一个词在词袋里面对应的词里出现过几次，组合成向量：
[1 0 1 0 0 0]
(4).TF-IDF提取关键词
TF是词频指标即为一篇文章中重复出现的词出现次数越多，就越关键，公式为：
IDF是逆向文件频率指标即为该词在众多文档中出现次数越少，越罕见就越能包含于说明发生什么事，越关键，公式为：
两个指标合在一起的公式为：
那么提取一篇文章的关键词方法则为，计算出每个词的TF-IDF值，再从大到小排序，排在前几个就是这篇文章的关键词。
(5).原理小结
原理概述先讲述到这里，还有分词技巧最大匹配法，文章自动摘要、文章相似的匹配、消除歧义与识别未登陆词的规律分类训练，训练方法也有用到循环神经网络的，还有一些应答模型，例如微信图灵就是一个nlp的应答例子，感兴趣的小伙伴可深入研究。
nlp-compromise.js的调用例子
引入官方提供的compromise.min.js
<pre>
<script type="text/javascript" src="compromise.min.js"></script>
</pre>
调用：
<pre>
case 1: // 转数字
r = window.nlp(inputObj.value).values().toNumber();
reStr = r.out('text');
break;
case 2: // 把句子分开
r = window.nlp(inputObj.value).data();
console.log(r);
for(i = 0; i < r.length; i++) {
reStr += i + ' : ' + r[i].text + ' ';
}
break;
case 3: // 统计句子中的人数
r = window.nlp(inputObj.value).people().length;
reStr = r;
break;
case 4: // 转成反义句子
r = window.nlp(inputObj.value).verbs().toNegative().out();
reStr = r;
break;
case 5: // 转换出人名代词
r = window.nlp(inputObj.value).people().pronoun();
reStr = r;
break;
</pre>
例子运行结果页面
例子截图.jpeg
例子完整代码：
https://github.com/zhangxiongwu/nlp-compromise-demo
nlp-compromise-JS官方地址：
https://nlp-expo.firebaseapp.com/
nlp-compromise-JS官方github地址：
https://github.com/nlp-compromise/compromise
nlp-compromise.js的应用场景
我们可以在github的官方工程下载整个源工程，然后在上面填写自己的语料库，再运行生成一个min.js的压缩文件，这个压缩文件不到300k的大小，放到前端运行也可以，以nodejs搭建放到服务器上运行也可以。
具体可以做的东西为训练自定义语料库出分词，获取句子的各词性，可以把句子变积极消极、分词等。
具体应用场景可以为：多维高精的模糊匹配搜索，比如用户在搜索框输入一些模糊的句子，比如句子中包含几个他想要的名词，那么我们可以用这个库做名词的提取，在搜索数据库。又如一些智能客服对话框的问答，提取出用户问题的主干词的意思再回复相应的答案。
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