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

简介

lingua-hindi-language-model是一个专门为印地语(Hindi)设计的Rust自然语言处理库，提供文本分析和语言模型处理功能。该库专注于印地语文本处理，支持各种NLP任务。

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

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

基本功能

1. 文本分词

use lingua_hindi_language_model::tokenizer;

fn main() {
    let text = "हिंदी भारत की राजभाषा है।";
    let tokens = tokenizer::tokenize(text);
    println!("{:?}", tokens);
    // 输出: ["हिंदी", "भारत", "की", "राजभाषा", "है", "।"]
}

2. 词性标注

use lingua_hindi_language_model::tagger;

fn main() {
    let text = "हिंदी भारत की राजभाषा है।";
    let tagged = tagger::pos_tag(text);
    for (word, pos) in tagged {
        println!("{}: {}", word, pos);
    }
    // 示例输出:
    // हिंदी: NOUN
    // भारत: PROPN
    // की: ADP
    // राजभाषा: NOUN
    // है: VERB
    // ।: PUNCT
}

3. 语言模型预测

use lingua_hindi_language_model::language_model;

fn main() {
    let model = language_model::HindiLanguageModel::new();
    let context = "हिंदी भारत की";
    let next_word = model.predict_next_word(context);
    println!("下一个可能的词: {}", next_word);
    // 可能输出: "राजभाषा"
}

高级功能

1. 文本相似度计算

use lingua_hindi_language_model::similarity;

fn main() {
    let text1 = "हिंदी भारत की राजभाषा है";
    let text2 = "भारत की मुख्य भाषा हिंदी है";
    let score = similarity::text_similarity(text1, text2);
    println!("相似度得分: {:.2}", score);
}

2. 关键词提取

use lingua_hindi_language_model::keywords;

fn main() {
    let text = "हिंदी भारत की राजभाषा है। यह देश की सबसे अधिक बोली जाने वाली भाषा है।";
    let top_keywords = keywords::extract(text, 3);
    println!("关键词: {:?}", top_keywords);
    // 可能输出: ["हिंदी", "भारत", "राजभाषा"]
}

性能优化

对于大量文本处理，建议使用批处理模式：

use lingua_hindi_language_model::{tokenizer, tagger};

fn main() {
    let texts = vec![
        "हिंदी भारत की राजभाषा है।",
        "यह देश की सबसे अधिक बोली जाने वाली भाषा है।",
    ];
    
    // 批量分词
    let all_tokens: Vec<_> = texts.iter().map(|t| tokenizer::tokenize(t)).collect();
    
    // 批量词性标注
    let all_tags: Vec<_> = texts.iter().map(|t| tagger::pos_tag(t)).collect();
}

注意事项

1. 该库主要针对现代标准印地语(Modern Standard Hindi)优化
2. 处理非正式文本(如社交媒体文本)时准确率可能降低
3. 首次加载语言模型可能需要较长时间和较多内存

错误处理

use lingua_hindi_language_model::language_model;
use std::error::Error;

fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
    let model = language_model::HindiLanguageModel::new()?;
    // 使用模型...
    Ok(())
}

完整示例demo

下面是一个结合了多个功能的完整示例：

use lingua_hindi_language_model::{tokenizer, tagger, language_model, similarity, keywords};
use std::error::Error;

fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
    // 示例文本
    let text = "हिंदी भारत की राजभाषा है। यह देश की सबसे अधिक बोली जाने वाली भाषा है।";
    
    // 1. 文本分词
    let tokens = tokenizer::tokenize(text);
    println!("分词结果: {:?}", tokens);
    
    // 2. 词性标注
    println!("\n词性标注:");
    let tagged = tagger::pos_tag(text);
    for (word, pos) in tagged {
        println!("{}: {}", word, pos);
    }
    
    // 3. 语言模型预测
    let model = language_model::HindiLanguageModel::new()?;
    let context = "हिंदी भारत की";
    println!("\n预测下一个词: {}", model.predict_next_word(context));
    
    // 4. 文本相似度
    let text2 = "भारत में हिंदी मुख्य भाषा है";
    println!("\n文本相似度: {:.2}", similarity::text_similarity(text, text2));
    
    // 5. 关键词提取
    println!("\n关键词: {:?}", keywords::extract(text, 3));
    
    Ok(())
}

这个示例展示了如何在一个程序中综合使用该库的主要功能，包括分词、词性标注、语言模型预测、文本相似度计算和关键词提取。