JavaScript可通过正则分词、词干提取、停用词过滤和词频统计实现基础NLP功能，结合jieba等库支持中文处理，适用于浏览器端轻量级文本预处理任务。
JavaScript虽然不是自然语言处理（NLP）的主流语言，但在浏览器端或Node.js环境中，依然可以通过一些基础方法实现简单的NLP功能。以下是几个常见任务的实现方式。
文本分词（Tokenization）
将句子拆分为单词或词语是NLP的第一步。英文通常以空格和标点分割，中文则需要更复杂的策略。
- 英文分词可用正则表达式过滤标点并按空格拆分：
const tokenize = (text) => text.toLowerCase().replace(/[^\w\s]/g, '').split(/\s+/);
- 中文可借助第三方库如 nodejieba（Node.js）进行分词：
const jieba = require('nodejieba'); const words = jieba.cut('自然语言处理很有趣');
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词干提取与小写归一化（Stemming & Normalization）
将词语还原为基本形式有助于减少词汇变体。JavaScript中可通过规则或库实现。
- 简单英文词干提取可手动定义规则：
const stem = (word) => word.replace(/(ing|ed|ly|s)$/,'');
- 更准确的做法是使用 compromise 或 natural 等库：
const nlp = require('compromise'); const doc = nlp('running faster'); doc.verbs().toPast();
停用词过滤（Stop Word Removal）
去除“的”、“是”、“the”、“and”等无实际语义的高频词，能提升后续分析效率。
- 定义常用停用词列表：
const stopWords = ['a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'in', 'on', 'is', 'are'];
- 过滤分词结果：
const filtered = words.filter(word => !stopWords.includes(word));
关键词提取与词频统计
通过统计词频找出文本重点内容。
- 遍历分词结果并计数：
const wordFreq = {};
words.forEach(w => { wordFreq[w] = (wordFreq[w] || 0) + 1; });
const sorted = Object.entries(wordFreq).sort((a,b) => b[1] - a[1]);
- 排除停用词后取前N个作为关键词。
基本上就这些。对于更高级任务如情感分析、命名实体识别，建议结合预训练模型（如TensorFlow.js）或调用API（如Google Cloud NLP）。纯JavaScript适合轻量级文本预处理，在聊天机器人、表单理解等场景中很实用。
