Rust匈牙利语语言模型库lingua-hungarian-language-model使用指南

简介

lingua-hungarian-language-model是一个专注于匈牙利语处理的Rust库，提供了高效的匈牙利语自然语言处理和文本分析功能。该库特别适合需要处理匈牙利语文本的应用程序开发。

主要功能

• 匈牙利语文本分词
• 词性标注
• 命名实体识别
• 文本相似度计算
• 语言检测(专注于匈牙利语)

安装方法

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
lingua-hungarian-language-model = "0.1"  # 请使用最新版本号

基本使用方法

1. 初始化模型

use lingua_hungarian_language_model::HungarianModel;

fn main() {
    let model = HungarianModel::new();
    // 或者从自定义路径加载模型
    // let model = HungarianModel::from_path("path/to/model");
}

2. 文本分词示例

let text = "A gyors róka a lusta kutyát kergeti.";
let tokens = model.tokenize(text);
println!("{:?}", tokens);
// 输出: ["A", "gyors", "róka", "a", "lusta", "kutyát", "kergeti", "."]

3. 词性标注示例

let tagged = model.pos_tag(text);
for (token, pos) in tagged {
    println!("{}: {}", token, pos);
}
// 输出示例:
// A: DET
// gyors: ADJ
// róka: NOUN
// ...

4. 命名实体识别

let entities = model.recognize_entities(text);
for entity in entities {
    println!("{:?}", entity);
}
// 可能输出实体及其类型(如人名、地名等)

5. 文本相似度计算

let text1 = "A gyors róka ugrik";
let text2 = "A fürge róka ugrál";
let similarity = model.text_similarity(text1, text2);
println!("相似度: {:.2}", similarity);

高级功能

自定义处理管道

use lingua_hungarian_language_model::{Pipeline, Tokenizer, PosTagger};

let mut pipeline = Pipeline::new()
    .add_processor(Box::new(Tokenizer::default()))
    .add_processor(Box::new(PosTagger::default()));

let result = pipeline.process("Ez egy példa mondat.");

批量处理

let texts = vec![
    "Első szöveg.",
    "Második szöveg.",
    "Harmadik szöveg."
];

let results = model.batch_process(&texts);

性能优化

对于大量文本处理，建议：

// 启用并行处理
model.enable_parallel_processing(true);

// 预加载模型到内存
model.preload();

完整示例代码

use lingua_hungarian_language_model::{HungarianModel, Pipeline, Tokenizer, PosTagger};

fn main() {
    // 1. 初始化模型
    let model = HungarianModel::new();
    
    // 2. 文本分词示例
    let text = "A gyors róka a lusta kutyát kergeti.";
    let tokens = model.tokenize(text);
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
    
    // 3. 词性标注示例
    let tagged = model.pos_tag(text);
    println!("\n词性标注结果:");
    for (token, pos) in tagged {
        println!("{}: {}", token, pos);
    }
    
    // 4. 命名实体识别
    let entities = model.recognize_entities(text);
    println!("\n命名实体识别结果:");
    for entity in entities {
        println!("{:?}", entity);
    }
    
    // 5. 文本相似度计算
    let text1 = "A gyors róka ugrik";
    let text2 = "A fürge róka ugrál";
    let similarity = model.text_similarity(text1, text2);
    println!("\n文本相似度: {:.2}", similarity);
    
    // 高级功能示例
    // 自定义处理管道
    let mut pipeline = Pipeline::new()
        .add_processor(Box::new(Tokenizer::default()))
        .add_processor(Box::new(PosTagger::default()));
    
    let pipeline_result = pipeline.process("Ez egy példa mondat.");
    println!("\n管道处理结果: {:?}", pipeline_result);
    
    // 批量处理示例
    let texts = vec![
        "Első szöveg.",
        "Második szöveg.",
        "Harmadik szöveg."
    ];
    
    let batch_results = model.batch_process(&texts);
    println!("\n批量处理结果: {:?}", batch_results);
    
    // 性能优化
    model.enable_parallel_processing(true);
    model.preload();
    println!("\n已启用并行处理和模型预加载");
}

注意事项

1. 首次使用时可能需要下载模型文件
2. 处理长文本时可能需要调整内存设置
3. 匈牙利语的特殊字符处理已内置支持

这个库为匈牙利语NLP任务提供了全面的解决方案，开发者可以根据需要组合使用各种功能模块。