Rust蒙古语语言模型库lingua-mongolian-language-model的使用

Lingua的蒙古语语言模型

这是一个用于蒙古语的语言模型，由Lingua使用。Lingua是Rust生态系统中最准确的自然语言检测库。

版本变更

版本1.2.0

• 通过包含独特和最常见的ngrams来增强语言模型，以支持独立于其他语言的绝对置信度指标。

版本1.1.0

• 语言模型文件现在使用Brotli算法压缩，平均减少了15%的文件大小。

安装

在项目目录中运行以下Cargo命令：

cargo add lingua-mongolian-language-model

或者在Cargo.toml中添加以下行：

lingua-mongolian-language-model = "1.2.0"

使用示例

use lingua::{Language, LanguageDetector, LanguageDetectorBuilder};
use lingua_mongolian_language_model::MONGOLIAN;

fn main() {
    // 创建语言检测器并包含蒙古语模型
    let detector: LanguageDetector = LanguageDetectorBuilder::from_languages(&[
        Language::English,
        Language::French,
        Language::German,
        Language::Spanish,
        MONGOLIAN, // 蒙古语
    ]).build();
    
    // 待检测的蒙古语文本
    let mongolian_text = "Монгол хэлний текст боловсруулах";
    
    // 检测语言
    let detected_language = detector.detect_language_of(mongolian_text);
    
    match detected_language {
        Some(language) => println!("检测到的语言: {:?}", language),
        None => println!("无法确定语言"),
    }
    
    // 获取所有可能的语言及其置信度
    let confidence_values = detector.compute_language_confidence_values(mongolian_text);
    
    println!("语言置信度:");
    for (language, confidence) in confidence_values {
        println!("{:?}: {:.4}", language, confidence);
    }
}

完整示例说明

1. 首先导入必要的模块和蒙古语语言模型常量
2. 创建一个语言检测器，并指定要检测的语言范围（包括蒙古语）
3. 准备蒙古语文本进行检测
4. 使用检测器检测文本的主要语言
5. 获取所有可能的语言及其置信度分数

这个库可以用于蒙古语文本处理和自然语言分析，特别是在需要识别蒙古语文本的应用场景中。

完整示例demo

以下是一个更完整的示例，展示了如何在实际项目中使用蒙古语语言模型：

use lingua::{Language, LanguageDetector, LanguageDetectorBuilder};
use lingua_mongolian_language_model::MONGOLIAN;

fn main() {
    // 1. 初始化语言检测器，包含多种语言模型
    let languages = vec![
        Language::English,
        Language::French,
        Language::German,
        Language::Spanish,
        Language::Russian,
        MONGOLIAN, // 蒙古语模型
    ];
    
    let detector = LanguageDetectorBuilder::from_languages(&languages)
        .with_preloaded_language_models()
        .build();
    
    // 2. 准备测试文本
    let test_cases = vec![
        ("英语文本", "This is an English sentence"),
        ("法语文本", "Ceci est une phrase en français"),
        ("蒙古语文本1", "Монгол хэлний текст боловсруулах"),
        ("蒙古语文本2", "Энэ бол монгол хэл дээрх өгүүлбэр юм"),
        ("混合文本", "This is mixed with Монгол хэл"),
    ];
    
    // 3. 对每个文本进行语言检测
    for (desc, text) in test_cases {
        println!("\n测试: {} => {}", desc, text);
        
        // 检测主要语言
        match detector.detect_language_of(text) {
            Some(lang) => println!("主要语言: {:?}", lang),
            None => println!("无法确定主要语言"),
        }
        
        // 获取所有语言置信度
        let confidences = detector.compute_language_confidence_values(text);
        println!("语言置信度:");
        for (lang, confidence) in confidences {
            println!("  {:?}: {:.4}", lang, confidence);
        }
    }
    
    // 4. 批量检测示例
    let mongolian_texts = vec![
        "Монгол улс",
        "Би монгол хэлээр ярьдаг",
        "Энэ номыг унш",
    ];
    
    println!("\n批量检测蒙古语文本:");
    let results = detector.detect_languages_in(mongolian_texts.iter().map(|s| *s));
    for (i, result) in results.iter().enumerate() {
        println!("文本 {}: {:?}", i + 1, result);
    }
}

示例说明

1. 初始化检测器：创建一个支持多种语言(包括蒙古语)的语言检测器，并预加载语言模型

2. 测试用例：包含多种语言的测试文本，特别是蒙古语文本

3. 单个文本检测：

   • 检测文本的主要语言
   • 获取所有可能语言的置信度分数

4. 批量检测：演示如何一次性检测多个蒙古语文本

这个完整示例展示了库的核心功能，包括单文本检测、置信度分析和批量处理能力，适用于需要处理蒙古语文本的各种应用场景。