Rust语言模型库lingua-swahili-language-model使用指南

简介

lingua-swahili-language-model是一个专门为斯瓦希里语(Kiswahili)设计的Rust语言模型库，用于自然语言处理(NLP)和文本分析任务。该库提供了处理斯瓦希里语文本的各种功能，包括分词、词性标注、情感分析等。

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

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

基本使用

1. 文本分词

use lingua_swahili_language_model::tokenization;

fn main() {
    let text = "Habari za asubuhi! Jina langu ni Jamal.";
    let tokens = tokenization::tokenize(text);
    
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
    // 输出: ["Habari", "za", "asubuhi", "!", "Jina", "langu", "ni", "Jamal", "."]
}

2. 词性标注

use lingua_swahili_language_model::pos_tagging;

fn main() {
    let text = "Ninaenda sokoni leo";
    let tagged = pos_tagging::tag(text);
    
    println!("词性标注结果:");
    for (word, tag) in tagged {
        println!("{}: {}", word, tag);
    }
    // 示例输出:
    // Ninaenda: VERB
    // sokoni: NOUN+LOC
    // leo: ADV
}

3. 情感分析

use lingua_swahili_language_model::sentiment;

fn main() {
    let text = "Hii ni kitabu kizuri sana! Nimefurahishwa na uandishi wake.";
    let analysis = sentiment::analyze(text);
    
    println!("情感分析结果:");
    println!("情感极性: {}", analysis.polarity);  // 可能是: positive
    println!("置信度: {:.2}", analysis.confidence);  // 例如: 0.85
}

高级功能

1. 文本相似度比较

use lingua_swahili_language_model::similarity;

fn main() {
    let text1 = "Mimi ni mwalimu";
    let text2 = "Mimi ni profesa";
    
    let score = similarity::compare(text1, text2);
    println!("文本相似度: {:.2}", score);  // 输出0到1之间的值
}

2. 关键词提取

use lingua_swahili_language_model::keywords;

fn main() {
    let text = "Tanzania ni nchi ya Afrika Mashariki. Ina vivutio vya utalii kama vile Kilimanjaro, Zanzibar na mbuga za wanyama.";
    
    let keywords = keywords::extract(text, 3);  // 提取3个关键词
    println!("关键词: {:?}", keywords);
    // 可能输出: ["Tanzania", "Kilimanjaro", "Zanzibar"]
}

性能优化

对于大量文本处理，可以使用批处理模式：

use lingua_swahili_language_model::{tokenization, pos_tagging};

fn main() {
    let texts = vec![
        "Habari za asubuhi",
        "Ninaenda kazini",
        "Leo ni siku nzuri"
    ];
    
    // 批量分词
    let all_tokens: Vec<Vec<String>> = texts.iter()
        .map(|t| tokenization::tokenize(t))
        .collect();
    
    // 批量词性标注
    let all_tags: Vec<Vec<(String, String)>> = texts.iter()
        .map(|t| pos_tagging::tag(t))
        .collect();
}

完整示例代码

use lingua_swahili_language_model::{tokenization, pos_tagging, sentiment, similarity, keywords};

fn main() {
    // 示例文本
    let sample_text = "Tanzania ni nchi nzuri sana. Watu wa Tanzania ni wakarimu na rafiki.";
    
    // 1. 分词示例
    println!("\n=== 分词示例 ===");
    let tokens = tokenization::tokenize(sample_text);
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
    
    // 2. 词性标注示例
    println!("\n=== 词性标注示例 ===");
    let tagged = pos_tagging::tag(sample_text);
    println!("词性标注结果:");
    for (word, tag) in tagged {
        println!("{}: {}", word, tag);
    }
    
    // 3. 情感分析示例
    println!("\n=== 情感分析示例 ===");
    let sentiment_analysis = sentiment::analyze(sample_text);
    println!("情感极性: {}", sentiment_analysis.polarity);
    println!("置信度: {:.2}", sentiment_analysis.confidence);
    
    // 4. 文本相似度示例
    println!("\n=== 文本相似度示例 ===");
    let text1 = "Ninafurahi kukuona";
    let text2 = "Nimefurahi kukutana nawe";
    let similarity_score = similarity::compare(text1, text2);
    println!("文本相似度: {:.2}", similarity_score);
    
    // 5. 关键词提取示例
    println!("\n=== 关键词提取示例 ===");
    let extracted_keywords = keywords::extract(sample_text, 2);
    println!("提取的关键词: {:?}", extracted_keywords);
    
    // 6. 批量处理示例
    println!("\n=== 批量处理示例 ===");
    let multiple_texts = vec![
        "Habari za asubuhi",
        "Ninaenda sokoni",
        "Tafadhali nisaidie"
    ];
    
    let batch_tokens: Vec<Vec<String>> = multiple_texts.iter()
        .map(|t| tokenization::tokenize(t))
        .collect();
    
    println!("批量分词结果:");
    for (i, tokens) in batch_tokens.iter().enumerate() {
        println!("文本{}: {:?}", i+1, tokens);
    }
}

注意事项

1. 该库专门针对斯瓦希里语优化，对其他语言效果不佳
2. 处理长文本时建议分块处理
3. 首次使用可能需要下载模型数据(如果库没有内置)

希望这个库能帮助您处理斯瓦希里语文本分析任务！