JavaScript可通过原生方法和轻量库实现文本清洗、分词、词频统计、关键词提取及相似度计算，适用于浏览器端或Node.js环境的基础NLP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，也能完成一些基础的文本处理任务。通过原生方法和轻量库，可以实现分词、词频统计、关键词提取等常见操作。
文本预处理：清洗与标准化
在进行任何NLP操作前，先对原始文本做清洗是关键步骤。
- 使用String.replace()去除标点、数字或多余空格。例如：text.replace(/[^\w\s]/g, '') 可清除大部分标点符号。
- 统一大小写，用toLowerCase()将所有字符转为小写，避免“Hello”和“hello”被识别为不同词。
- 去除停用词（如“的”、“是”、“在”）可提升分析准确性。可维护一个停用词数组，过滤掉无关词汇。
分词与词频统计
英文以空格分隔单词，可用split(' ')简单切分；中文则需更复杂的策略。
- 英文分词后，用Array.reduce()统计每个词出现次数。例如遍历单词数组，构建词频对象。
- 中文建议引入轻量库如nodejieba（Node.js）或segment，它们基于词典和算法实现中文分词。
- 分词后同样可用对象累加频率，找出高频词。
关键词提取与相似度计算
从文本中识别重要词汇或比较两段文字的相似性是常见需求。
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- 关键词可通过词频+位置加权粗略提取。比如出现在开头、结尾且频率高的词更可能是关键词。
- 计算文本相似度可用余弦相似度或Jaccard系数。先将文本转为词集或词向量，再计算交集与并集比例。
- 例如两个文本的词集合为A和B，Jaccard相似度 = A∩B / A∪B，值越接近1越相似。
使用轻量NLP库简化操作
纯原生代码适合简单场景，复杂任务推荐使用专用库。
- compromise：小巧的JavaScript NLP库，支持词性标注、句子拆分、时间提取等。
- natural（Node.js）：提供分词、词干提取（stemming）、分类等功能。
- 浏览器中可加载预训练的小模型，如ml5.js结合TensorFlow.js做情感分析。
基本上就这些。JavaScript做NLP虽不如Python生态强大，但对前端集成、实时文本反馈等场景已足够实用。掌握基础字符串操作和逻辑结构，再辅以合适工具，就能实现不少功能。
