Rust自然语言处理库lingua-gujarati-language-model的使用，支持古吉拉特语文本分析与语言模型处理

Rust自然语言处理库lingua-gujarati-language-model的使用，支持古吉拉特语文本分析与语言模型处理

Lingua的古吉拉特语语言模型

这是用于古吉拉特语的语言模型，被Lingua(一个Rust生态中最准确的自然语言检测库)所使用。

更新日志

版本1.2.0

  • 通过包含独特且最常见的ngrams来增强语言模型，以支持独立于其他语言的绝对置信度指标

版本1.1.0

  • 语言模型文件现在使用Brotli算法压缩，平均减少了15%的文件大小

安装方法

在项目目录中运行以下Cargo命令：

cargo add lingua-gujarati-language-model

或者在Cargo.toml中添加以下行：

lingua-gujarati-language-model = "1.2.0"

示例代码

use lingua::{Language, LanguageDetector, LanguageDetectorBuilder};

fn main() {
    // 创建语言检测器，包含古吉拉特语
    let languages = vec![Language::Gujarati];
    let detector: LanguageDetector = LanguageDetectorBuilder::from_languages(&languages).build();
    
    // 古吉拉特语文本示例
    let gujarati_text = "હું";
}

完整示例代码

use lingua::{Language, LanguageDetector, LanguageDetectorBuilder};

fn main() {
    // 创建语言检测器，包含古吉拉特语
    let languages = vec![Language::Gujarati];
    let detector: LanguageDetector = LanguageDetectorBuilder::from_languages(&languages).build();
    
    // 古吉拉特语文本示例
    let gujarati_text = "હું રસ્તા પર ચાલી રહ્યો છું";
    
    // 检测语言
    match detector.detect_language_of(gujarati_text) {
        Some(language) => println!("检测到的语言: {:?}", language),
        None => println!("无法确定语言"),
    }
    
    // 获取置信度分数
    let confidence_scores = detector.compute_language_confidence_values(gujarati_text);
    println!("语言置信度分数: {:?}", confidence_scores);
}

代码说明

  1. 首先引入必要的模块和结构体
  2. 创建一个包含古吉拉特语的语言检测器
  3. 准备古吉拉特语文本示例
  4. 使用检测器进行语言检测
  5. 获取并输出语言检测的置信度分数

这个库可以帮助开发者准确地识别古吉拉特语文本，并提供了语言检测的置信度分数，适用于需要处理多语言文本的应用场景。


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

介绍

lingua-gujarati-language-model是一个专门用于古吉拉特语(Gujarati)文本分析和语言模型处理的Rust库。它为开发者提供了处理古吉拉特语文本的各种功能，包括语言检测、文本分词、词性标注等自然语言处理任务。

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
lingua-gujarati-language-model = "0.1"  # 请使用最新版本号

基本用法示例

1. 语言检测

use lingua_gujarati_language_model::LanguageDetector;

fn main() {
    let detector = LanguageDetector::new();
    let text = "આ એક ગુજરાતી વાક્ય છે"; // 这是一句古吉拉特语
    
    match detector.detect_language_of(text) {
        Some(language) => println!("检测到的语言: {:?}", language),
        None => println!("无法确定语言"),
    }
}

2. 文本分词

use lingua_gujarati_language_model::GujaratiTokenizer;

fn main() {
    let tokenizer = GujaratiTokenizer::new();
    let text = "ગુજરાતી ભાષા સુંદર છે";
    let tokens = tokenizer.tokenize(text);
    
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
}

3. 词性标注

use lingua_gujarati_language_model::GujaratiTagger;

fn main() {
    let tagger = GujaratiTagger::new();
    let text = "હું ગુજરાતમાં રહું છું";
    let tagged_words = tagger.tag(text);
    
    for (word, tag) in tagged_words {
        println!("{}: {}", word, tag);
    }
}

完整功能示例

use lingua_gujarati_language_model::{
    LanguageDetector, 
    GujaratiTokenizer,
    GujaratiTagger,
    GujaratiLanguageModel,
    TextSimilarity
};

fn main() {
    // 1. 语言检测
    let detector = LanguageDetector::new();
    let text = "આ એક ગુજરાતી વાક્ય છે";
    println!("检测到的语言: {:?}", detector.detect_language_of(text).unwrap());

    // 2. 文本分词
    let tokenizer = GujaratiTokenizer::new();
    let tokens = tokenizer.tokenize(text);
    println!("分词结果: {:?}", tokens);

    // 3. 词性标注
    let tagger = GujaratiTagger::new();
    let tagged_words = tagger.tag(text);
    for (word, tag) in tagged_words {
        println!("{} - {}", word, tag);
    }

    // 4. 语言模型
    let model = GujaratiLanguageModel::load_default().unwrap();
    let sentence = "આજે હવામાન સારું છે";
    println!("句子概率: {}", model.sentence_probability(sentence));
    
    let context = "હું ગુજરાતી";
    println!("下一个词预测: {:?}", model.predict_next_words(context, 3));

    // 5. 文本相似度
    let similarity = TextSimilarity::new();
    let text1 = "ગુજરાતી ભાષા";
    let text2 = "ગુજરાતી બોલી";
    println!("相似度得分: {}", similarity.cosine_similarity(text1, text2));
}

批处理优化示例

use lingua_gujarati_language_model::{GujaratiTokenizer, GujaratiTagger};

fn process_large_text(texts: Vec<&str>) {
    let tokenizer = GujaratiTokenizer::new();
    let tagger = GujaratiTagger::new();
    
    for text in texts {
        let tokens = tokenizer.tokenize(text);
        let tagged = tagger.tag_tokens(&tokens);
        
        println!("处理结果:");
        for (i, (word, tag)) in tagged.iter().enumerate() {
            println!("{}: {} - {}", i+1, word, tag);
        }
    }
}

fn main() {
    let texts = vec![
        "પહેલું વાક્ય",
        "બીજું વાક્ય",
        "ત્રીજું વાક્ય",
    ];
    
    process_large_text(texts);
}

注意事项

  1. 古吉拉特语使用独特的Unicode字符范围：0x0A80到0x0AFF
  2. 处理前确保文本编码正确（推荐UTF-8）
  3. 首次加载语言模型可能需要较长时间和较多内存
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