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npm 包 humanlike 使用教程

前言

现今，人工智能领域飞速发展，而自然语言处理也作为其中重要的一环，引起人们极大的关注。humanlike 是一个基于 Node.js 的自然语言处理工具包，可以帮助前端开发者更好地处理中英文文本，并进行情感分析和语言模型训练等操作。本文将会介绍 humanlike 的使用流程以及实战案例，希望能对前端开发者有所帮助。

安装与使用

humanlike 可以通过 npm 安装，使用如下命令：

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使用 humanlike：

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humanlike 有多个 API，这里介绍几个主要的。

sentiment(text)

sentiment 函数可以进行情感分析，返回一个 Promise 对象，包含以下三个属性：

score 表示情感分数，取值范围为 [-1, 1]，-1 表示负面情感，1 表示正面情感，0 表示中性情感。
comparative 表示情感分数的相对值，取值范围为 [-1, 1]，0 表示完全中性，数值越大表示越积极，数值越小表示越消极。
vote 表示情感分类，有 positive、negative、neutral 三种，其中 positive 表示正面情感，negative 表示负面情感，neutral 表示中性情感。

示例如下：

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tokenize(text)

tokenize 函数可以将文本分词，返回一个数组，数组中的每个元素都是一个词语。

示例如下：

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tag(text)

tag 函数可以将文本中的每个词语进行词性标注，返回一个数组，数组中的每个元素都是一个对象，包含以下两个属性：

word 表示词语本身。
tag 表示该词语的词性。

示例如下：

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train(options)

train 函数可以对语言模型进行训练，参数是一个对象，包含以下两个属性：

corpus 表示要训练的文本，可以是字符串或是数组，也可以是一个包含多个字符串的数组。
ngram 表示语言模型的 n-gram 值，默认为 2。

使用时需要在项目中存储训练好的模型，在之后的使用中可以直接调用，减少训练时间。

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loadModel(path)

loadModel 函数用于加载已存储的语言模型，参数是语言模型的路径。加载完成后，即可使用 humanlike 的其他 API 进行处理。

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实战案例

分析电影评论情感

本实例将使用 humanlike 对电影评论进行情感分析，返回情感倾向。

首先，需要准备一份电影评论数据集，可以从网站或开源社区获取。

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中文分词

本实例将使用 humanlike 对中文文本进行分词。

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总结

humanlike 是一个强大的自然语言处理工具包，它为前端开发者提供了方便的 API，可以帮助开发者更好地处理中英文文本，并进行情感分析和语言模型训练等操作。本文介绍了 humanlike 的常用 API，以及实战案例，希望能为大家的开发工作提供帮助。

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