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

lingua-catalan-language-model是一个专注于加泰罗尼亚语(Catalan)文本处理的Rust库，提供了语言检测、文本分析和模型处理功能。

安装方法

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
lingua-catalan-language-model = "0.1"  # 请检查最新版本号

基本功能

1. 语言检测

use lingua_catalan_language_model::LanguageDetector;

fn main() {
    let detector = LanguageDetector::new();
    let text = "Això és un text en català.";
    
    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_catalan_language_model::CatalanTokenizer;

fn main() {
    let tokenizer = CatalanTokenizer::new();
    let text = "Els núvols són blancs i el cel és blau.";
    
    let tokens = tokenizer.tokenize(text);
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
}

3. 词性标注

use lingua_catalan_language_model::CatalanTagger;

fn main() {
    let tagger = CatalanTagger::new();
    let text = "El gat dorm al sofà.";
    
    let tagged = tagger.tag(text);
    println!("词性标注: {:?}", tagged);
}

高级功能

1. 使用预训练模型

use lingua_catalan_language_model::{CatalanModel, ModelConfig};

fn main() {
    let config = ModelConfig::default()
        .with_embeddings(true)
        .with_ner(true);
    
    let model = CatalanModel::load(config).unwrap();
    
    let text = "Barcelona és la capital de Catalunya.";
    let result = model.analyze(text);
    
    println!("分析结果: {:#?}", result);
}

2. 命名实体识别

use lingua_catalan_language_model::CatalanNer;

fn main() {
    let ner = CatalanNer::new();
    let text = "El Museu Picasso es troba a Barcelona.";
    
    let entities = ner.extract_entities(text);
    println!("命名实体: {:?}", entities);
}

3. 情感分析

use lingua_catalan_language_model::CatalanSentimentAnalyzer;

fn main() {
    let analyzer = CatalanSentimentAnalyzer::new();
    let text = "M'ha agradat molt aquest llibre!";
    
    let sentiment = analyzer.analyze(text);
    println!("情感分析: {:?}", sentiment);
}

性能优化

对于大量文本处理，可以使用批处理模式：

use lingua_catalan_language_model::CatalanProcessor;

fn main() {
    let processor = CatalanProcessor::new();
    let texts = vec![
        "Text en català 1",
        "Text en català 2",
        "Text en català 3"
    ];
    
    let results = processor.process_batch(&texts);
    println!("批处理结果: {:?}", results);
}

完整示例

以下是一个结合多个功能的完整示例：

use lingua_catalan_language_model::{
    LanguageDetector, 
    CatalanTokenizer,
    CatalanTagger,
    CatalanSentimentAnalyzer
};

fn main() {
    // 示例文本
    let text = "El parc Güell és una obra mestra d'Antoni Gaudí a Barcelona.";
    
    // 1. 语言检测
    let detector = LanguageDetector::new();
    match detector.detect_language_of(text) {
        Some(lang) => println!("检测语言: {:?}", lang),
        None => println!("无法识别语言"),
    }
    
    // 2. 分词
    let tokenizer = CatalanTokenizer::new();
    let tokens = tokenizer.tokenize(text);
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
    
    // 3. 词性标注
    let tagger = CatalanTagger::new();
    let tagged = tagger.tag(text);
    println!("词性标注: {:?}", tagged);
    
    // 4. 情感分析
    let analyzer = CatalanSentimentAnalyzer::new();
    let sentiment = analyzer.analyze(text);
    println!("情感分析: {:?}", sentiment);
}

注意事项

1. 首次使用模型时可能需要下载模型文件
2. 处理长文本时建议分块处理
3. 库仍在活跃开发中，API可能会有变化

这个库为加泰罗尼亚语NLP任务提供了全面的支持，是处理加泰罗尼亚语文本的有力工具。