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

介绍

lingua-estonian-language-model是一个高性能的Rust库，专门用于爱沙尼亚语的自然语言处理(NLP)和文本分析。该库提供了爱沙尼亚语的语言模型，支持多种NLP任务，如语言检测、文本分类、情感分析等。

主要特性

• 高性能爱沙尼亚语处理
• 准确的语言检测
• 文本分析功能
• 轻量级且内存高效
• 支持Rust的异步处理

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

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

基本使用方法

1. 语言检测

use lingua_estonian_language_model::LanguageDetector;

fn main() {
    // 初始化语言检测器
    let detector = LanguageDetector::new();
    let text = "See on eesti keeles kirjutatud tekst.";
    
    // 检测文本语言
    match detector.detect_language(text) {
        Some(lang) => println!("检测到的语言: {:?}", lang),
        None => println!("语言检测失败"),
    }
}

2. 文本分词

use lingua_estonian_language_model::Tokenizer;

fn main() {
    // 初始化分词器
    let tokenizer = Tokenizer::new();
    let text = "Tere, kuidas läheb?";
    
    // 对文本进行分词
    let tokens = tokenizer.tokenize(text);
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
}

3. 情感分析

use lingua_estonian_language_model::SentimentAnalyzer;

fn main() {
    // 初始化情感分析器
    let analyzer = SentimentAnalyzer::new();
    let text = "See raamat on väga hea!";
    
    // 分析文本情感
    let sentiment = analyzer.analyze(text);
    println!("情感得分: {}", sentiment.score);
    println!("情感标签: {:?}", sentiment.label);
}

高级用法

自定义模型加载

use lingua_estonian_language_model::{LanguageDetector, ModelConfig};

fn main() {
    // 自定义模型配置
    let config = ModelConfig {
        minimum_relative_distance: 0.1,
        ..Default::default()
    };
    
    // 使用自定义配置初始化检测器
    let detector = LanguageDetector::with_config(config);
    // 使用自定义配置的检测器...
}

批量处理文本

use lingua_estonian_language_model::SentimentAnalyzer;

#[tokio::main]
async fn main() {
    // 初始化情感分析器
    let analyzer = SentimentAnalyzer::new();
    let texts = vec![
        "Väga hea toode".to_string(),
        "Pettumust valmistav kogemus".to_string(),
    ];
    
    // 批量分析文本情感
    let results = analyzer.batch_analyze(&texts).await;
    for result in results {
        println!("文本: {}, 得分: {}", result.text, result.sentiment.score);
    }
}

完整示例代码

use lingua_estonian_language_model::{LanguageDetector, Tokenizer, SentimentAnalyzer, ModelConfig};
use std::sync::Arc;
use tokio::runtime::Runtime;

fn main() {
    // 示例1: 语言检测
    let detector = LanguageDetector::new();
    let estonian_text = "See on eesti keeles kirjutatud tekst.";
    match detector.detect_language(estonian_text) {
        Some(lang) => println!("检测到爱沙尼亚语: {:?}", lang),
        None => println!("无法检测语言"),
    }

    // 示例2: 文本分词
    let tokenizer = Tokenizer::new();
    let tokens = tokenizer.tokenize("Tere hommikust, kuidas sul läheb?");
    println!("分词结果: {:?}", tokens);

    // 示例3: 情感分析
    let analyzer = Arc::new(SentimentAnalyzer::new());
    let sentiment = analyzer.analyze("See on fantastiline!");
    println!("情感分析结果 - 得分: {}, 标签: {:?}", sentiment.score, sentiment.label);

    // 示例4: 高级用法 - 自定义配置
    let config = ModelConfig {
        minimum_relative_distance: 0.15,
        ..Default::default()
    };
    let custom_detector = LanguageDetector::with_config(config);
    
    // 示例5: 异步批量处理
    let rt = Runtime::new().unwrap();
    rt.block_on(async {
        let texts = vec![
            "Positiivne arvamus".to_string(),
            "Negatiivne arvamus".to_string(),
        ];
        let batch_results = analyzer.batch_analyze(&texts).await;
        for result in batch_results {
            println!("批量处理结果 - 文本: {}, 得分: {}", result.text, result.sentiment.score);
        }
    });
}

性能优化建议

1. 对于大量文本处理，使用batch_analyze等批量方法
2. 考虑使用once_cell或lazy_static来避免重复初始化模型
3. 在多线程环境中，使用Arc包装分析器实例

注意事项

• 该库主要针对爱沙尼亚语优化，对其他语言可能效果不佳
• 大型文本处理可能需要较多内存
• 首次加载模型可能会有一定延迟

示例项目结构

对于实际项目，建议这样组织代码：

src/
├── main.rs
├── nlp/
│   ├── mod.rs
│   ├── detector.rs
│   └── analyzer.rs

在nlp/mod.rs中集中初始化语言模型，避免重复加载。

希望这个指南能帮助您开始使用lingua-estonian-language-model进行爱沙尼亚语文本处理！