Rust孟加拉语语言模型库lingua-bengali-language-model使用指南

简介

lingua-bengali-language-model是一个用Rust编写的孟加拉语(Bengali)语言处理库，专注于自然语言处理(NLP)和文本分析任务。该库提供了处理孟加拉语文本的各种功能，包括分词、词性标注、实体识别等。

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
lingua-bengali-language-model = "0.1.0"  # 请检查最新版本号

主要功能

1. 孟加拉语文本分词
2. 词性标注(POS tagging)
3. 命名实体识别(NER)
4. 文本标准化和规范化
5. 语言特征提取

基本使用方法

1. 初始化模型

use lingua_bengali_language_model::BengaliLanguageModel;

fn main() {
    // 初始化孟加拉语模型
    let model = BengaliLanguageModel::new();
    
    // 或者使用预训练模型路径
    // let model = BengaliLanguageModel::from_path("path/to/model");
}

2. 文本分词示例

use lingua_bengali_language_model::tokenization;

fn main() {
    let text = "আমি বাংলায় গান গাই"; // "我用孟加拉语唱歌"
    
    let tokens = tokenization::tokenize(text);
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
    // 输出: ["আমি", "বাংলায়", "গান", "গাই"]
}

3. 词性标注示例

use lingua_bengali_language_model::pos_tagging;

fn main() {
    let text = "আমি স্কুলে যাই"; // "我去学校"
    
    let tagged = pos_tagging::tag(text);
    for (word, tag) in tagged {
        println!("{}: {}", word, tag);
    }
    // 可能输出:
    // আমি: PRP
    // স্কুলে: NOUN
    // যাই: VERB
}

4. 命名实体识别示例

use lingua_bengali_language_model::ner;

fn main() {
    let text = "ঢাকা বাংলাদেশের রাজধানী"; // "达卡是孟加拉国的首都"
    
    let entities = ner::recognize(text);
    for entity in entities {
        println!("实体: {} (类型: {})", entity.text, entity.entity_type);
    }
    // 可能输出:
    // 实体: ঢাকা (类型: LOCATION)
    // 实体: বাংলাদেশের (类型: COUNTRY)
}

高级功能

1. 文本标准化

use lingua_bengali_language_model::normalization;

fn main() {
    let text = "আমি   বাংলায়  গান  গাই"; // 包含多余空格的文本
    
    let normalized = normalization::normalize(text);
    println!("标准化后: {}", normalized);
    // 输出: "আমি বাংলায় গান গাই"
}

2. 语言特征提取

use lingua_bengali_language_model::features;

fn main() {
    let text = "বাংলা একটি সুন্দর ভাষা"; // "孟加拉语是一种美丽的语言"
    
    let features = features::extract(text);
    println!("句子长度: {}", features.length);
    println!("平均词长: {:.2}", features.avg_word_length);
    println!("词频: {:?}", features.word_frequencies);
}

完整示例demo

下面是一个完整的示例，展示如何使用lingua-bengali-language-model库进行孟加拉语文本处理：

use lingua_bengali_language_model::{
    BengaliLanguageModel, 
    tokenization,
    pos_tagging,
    ner,
    normalization,
    features
};

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 1. 初始化模型
    let model = BengaliLanguageModel::new()?;
    
    // 2. 示例文本
    let text = "ঢাকা বাংলাদেশের রাজধানী এবং এটি একটি সুন্দর শহর।";
    
    // 3. 文本分词
    let tokens = tokenization::tokenize(text);
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
    
    // 4. 词性标注
    println!("\n词性标注结果:");
    let tagged = pos_tagging::tag(text);
    for (word, tag) in tagged {
        println!("{}: {}", word, tag);
    }
    
    // 5. 命名实体识别
    println!("\n命名实体识别结果:");
    let entities = ner::recognize(text);
    for entity in entities {
        println!("实体: {} (类型: {})", entity.text, entity.entity_type);
    }
    
    // 6. 文本标准化
    let messy_text = "  ঢাকা   বাংলাদেশের  রাজধানী  ";
    let cleaned_text = normalization::normalize(messy_text);
    println!("\n标准化前: '{}'", messy_text);
    println!("标准化后: '{}'", cleaned_text);
    
    // 7. 语言特征提取
    println!("\n语言特征:");
    let text_features = features::extract(text);
    println!("字符数: {}", text_features.char_count);
    println!("单词数: {}", text_features.word_count);
    println!("句子数: {}", text_features.sentence_count);
    
    Ok(())
}

性能优化提示

1. 对于批量处理，使用process_batch方法而不是单独处理每个文本
2. 模型初始化开销较大，建议作为长期存在的单例使用
3. 对于大型文本，考虑先分割成段落再处理

注意事项

1. 该库主要针对现代标准孟加拉语(主要使用于孟加拉国和印度西孟加拉邦)
2. 某些方言或古旧用法可能识别不准确
3. 首次使用可能需要下载模型数据(如果未捆绑在库中)

错误处理

use lingua_bengali_language_model::{BengaliLanguageModel, BengaliModelError};

fn main() -> Result<(), BengaliModelError> {
    let model = BengaliLanguageModel::new()?;
    // 使用模型...
    Ok(())
}

这个库为Rust开发者提供了处理孟加拉语文本的强大工具，可以方便地集成到各种自然语言处理应用中。