Rust自然语言处理库lingua-tsonga-language-model使用指南

简介

lingua-tsonga-language-model是一个专门为聪加语(Tsonga)设计的Rust自然语言处理库，提供了高效的文本处理和分析功能。该库特别适合处理非洲南部聪加语族的语言任务。

主要功能

• 聪加语文本分词
• 语言检测
• 词频统计
• 文本相似度计算
• 基础NLP操作

安装方法

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
lingua-tsonga-language-model = "0.1.0"

基本使用示例

1. 语言检测

use lingua_tsonga_language_model::LanguageDetector;

fn main() {
    let detector = LanguageDetector::new();
    let text = "Xewani Afrika-Dzonga";
    let result = detector.detect_language(text);
    
    println!("检测到的语言: {:?}", result);
    // 输出: 检测到的语言: Tsonga
}

2. 文本分词

use lingua_tsonga_language_model::Tokenizer;

fn main() {
    let tokenizer = Tokenizer::new();
    let text = "Hi ku ri karhi ku hisa";
    let tokens = tokenizer.tokenize(text);
    
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
    // 输出: 分词结果: ["Hi", "ku", "ri", "karhi", "ku", "hisa"]
}

3. 词频统计

use lingua_tsonga_language_model::TextAnalyzer;

fn main() {
    let analyzer = TextAnalyzer::new();
    let text = "Ndzi lava ku dyondza Xitsonga. Xitsonga i ririmi ra mina.";
    let word_counts = analyzer.word_frequency(text);
    
    println!("词频统计: {:?}", word_counts);
    // 输出: 词频统计: {"Ndzi": 1, "lava": 1, "ku": 1, "dyondza": 1, "Xitsonga": 2, ...}
}

高级功能

1. 文本相似度计算

use lingua_tsonga_language_model::TextSimilarity;

fn main() {
    let similarity = TextSimilarity::new();
    let text1 = "Ndzi lava ku dyondza Xitsonga";
    let text2 = "Ndzi funa ku dyondza Xitsonga";
    
    let score = similarity.cosine_similarity(text1, text2);
    println!("文本相似度: {:.2}", score);
}

2. 停用词过滤

use lingua_tsonga_language_model::StopWords;

fn main() {
    let stop_words = StopWords::new();
    let text = "Ndzi ta va ndzi nga ri na xiviri";
    let filtered = stop_words.remove_stop_words(text);
    
    println!("过滤停用词后: {:?}", filtered);
}

性能优化

对于大量文本处理，建议使用批处理模式：

use lingua_tsonga_language_model::{Tokenizer, TextAnalyzer};

fn process_batch(texts: Vec<&str>) -> Vec<Vec<String>> {
    let tokenizer = Tokenizer::new();
    texts.iter()
        .map(|text| tokenizer.tokenize(text))
        .collect()
}

fn main() {
    let texts = vec![
        "Xewani Afrika-Dzonga",
        "Ndzi lava ku dyondza Xitsonga",
        "Xitsonga i ririmi ra mina"
    ];
    
    let results = process_batch(texts);
    println!("批处理结果: {:?}", results);
}

完整示例

以下是一个综合使用多种功能的完整示例：

use lingua_tsonga_language_model::{
    LanguageDetector, 
    Tokenizer,
    TextAnalyzer,
    TextSimilarity,
    StopWords
};

fn main() {
    // 示例文本
    let text1 = "Ndzi lava ku dyondza Xitsonga";
    let text2 = "Ndzi funa ku dyondza Xitsonga";
    
    // 1. 语言检测
    let detector = LanguageDetector::new();
    println!("文本1语言: {:?}", detector.detect_language(text1));
    
    // 2. 分词
    let tokenizer = Tokenizer::new();
    let tokens1 = tokenizer.tokenize(text1);
    let tokens2 = tokenizer.tokenize(text2);
    println!("文本1分词: {:?}", tokens1);
    println!("文本2分词: {:?}", tokens2);
    
    // 3. 词频统计
    let analyzer = TextAnalyzer::new();
    let combined_text = format!("{} {}", text1, text2);
    let word_counts = analyzer.word_frequency(&combined_text);
    println!("词频统计: {:?}", word_counts);
    
    // 4. 文本相似度
    let similarity = TextSimilarity::new();
    let score = similarity.cosine_similarity(text1, text2);
    println!("文本相似度: {:.2}", score);
    
    // 5. 停用词过滤
    let stop_words = StopWords::new();
    let filtered = stop_words.remove_stop_words(text1);
    println!("过滤停用词后: {:?}", filtered);
    
    // 批量处理示例
    let texts = vec![text1, text2];
    let batch_tokens: Vec<_> = texts.iter()
        .map(|text| tokenizer.tokenize(text))
        .collect();
    println!("批量分词结果: {:?}", batch_tokens);
}

注意事项

1. 该库主要针对聪加语优化，其他语言效果可能不佳
2. 首次加载模型可能需要一些时间
3. 处理超长文本时建议分段处理

这个库为聪加语NLP任务提供了基础但强大的功能，特别适合非洲南部地区的语言处理应用开发。