Rust希腊语语言模型库lingua-greek-language-model使用指南

lingua-greek-language-model是一个用于高效处理希腊语自然语言的Rust库，提供了希腊语文本处理的各种功能。

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
lingua-greek-language-model = "0.1.0"  # 使用最新版本号

基本功能

1. 希腊语分词

use lingua_greek_language_model::tokenization::GreekTokenizer;

fn main() {
    let tokenizer = GreekTokenizer::new();
    let text = "Η Ελλάδα είναι μια όμορφη χώρα.";
    let tokens = tokenizer.tokenize(text);
    
    println!("{:?}", tokens);
    // 输出: ["Η", "Ελλάδα", "είναι", "μια", "όμορφη", "χώρα", "."]
}

2. 词性标注

use lingua_greek_language_model::pos_tagging::GreekPosTagger;

fn main() {
    let tagger = GreekPosTagger::load_default_model().unwrap();
    let text = "Ο καφές είναι ζεστός.";
    let tagged = tagger.tag(text);
    
    for (word, tag) in tagged {
        println!("{}: {}", word, tag);
    }
    // 示例输出:
    // Ο: ART
    // καφές: NOUN
    // είναι: VERB
    // ζεστός: ADJ
    // .: PUNCT
}

3. 词形还原

use lingua_greek_language_model::lemmatization::GreekLemmatizer;

fn main() {
    let lemmatizer = GreekLemmatizer::new();
    let word = "έγραφα";
    let lemma = lemmatizer.lemmatize(word);
    
    println!("{} → {}", word, lemma);  // 输出: έγραφα → γράφω
}

高级功能

1. 命名实体识别

use lingua_greek_language_model::ner::GreekNer;

fn main() {
    let ner = GreekNer::load_default_model().unwrap();
    let text = "Η Αθήνα είναι η πρωτεύουσα της Ελλάδας.";
    let entities = ner.recognize(text);
    
    for entity in entities {
        println!("{:?}", entity);
    }
    // 示例输出:
    // Entity { text: "Αθήνα", label: "LOC" }
    // Entity { text: "Ελλάδας", label: "LOC" }
}

2. 依存句法分析

use lingua_greek_language_model::dependency_parsing::GreekDependencyParser;

fn main() {
    let parser = GreekDependencyParser::load_default_model().unwrap();
    let sentence = "Ο άνθρωπος διαβάζει ένα βιβλίο.";
    let parse = parser.parse(sentence);
    
    for relation in parse {
        println!("{} → {} ({})", 
            relation.head, 
            relation.dependent, 
            relation.relation);
    }
}

性能优化

该库针对希腊语处理进行了优化：

// 使用批处理提高效率
use lingua_greek_language_model::batch_processing;

fn main() {
    let texts = vec![
        "Πρώτο κείμενο.",
        "Δεύτερο παράδειγμα.",
        "Τρίτη πρόταση."
    ];
    
    let results = batch_processing::process_batch(&texts);
    // 批量处理比逐个处理更高效
}

自定义模型

您也可以加载自定义训练模型：

use lingua_greek_language_model::pos_tagging::GreekPosTagger;

fn main() {
    let model_path = "path/to/custom/model.bin";
    let tagger = GreekPosTagger::load_from_file(model_path).unwrap();
    // 使用自定义模型...
}

完整示例

下面是一个结合多个功能的完整示例：

use lingua_greek_language_model::{
    tokenization::GreekTokenizer,
    pos_tagging::GreekPosTagger,
    lemmatization::GreekLemmatizer,
    ner::GreekNer
};

fn main() {
    // 初始化所有处理器
    let tokenizer = GreekTokenizer::new();
    let tagger = GreekPosTagger::load_default_model().unwrap();
    let lemmatizer = GreekLemmatizer::new();
    let ner = GreekNer::load_default_model().unwrap();
    
    // 要处理的希腊语文本
    let text = "Ο Σωκράτης ήταν αρχαίος Έλληνας φιλόσοφος από την Αθήνα.";
    
    // 1. 分词
    println!("=== 分词结果 ===");
    let tokens = tokenizer.tokenize(text);
    println!("{:?}\n", tokens);
    
    // 2. 词性标注
    println!("=== 词性标注 ===");
    let tagged = tagger.tag(text);
    for (word, tag) in tagged {
        println!("{}: {}", word, tag);
    }
    println!();
    
    // 3. 词形还原示例
    println!("=== 词形还原 ===");
    let words = ["ήταν", "αρχαίος", "φιλόσοφος"];
    for word in words {
        println!("{} → {}", word, lemmatizer.lemmatize(word));
    }
    println!();
    
    // 4. 命名实体识别
    println!("=== 命名实体识别 ===");
    let entities = ner.recognize(text);
    for entity in entities {
        println!("{:?}", entity);
    }
}

注意事项

1. 该库主要针对现代希腊语优化
2. 首次使用某些功能时会下载预训练模型
3. 处理长文本时建议分批处理

这个库为希腊语NLP任务提供了全面的支持，从基础的分词到高级的句法分析，是处理希腊语文本的强大工具。