Rust中文语言模型库lingua-chinese-language-model的使用，支持高效中文文本处理与分析

中文语言模型 for Lingua

这是用于中文的语言模型，被Lingua使用 - Rust生态中最准确的自然语言检测库。

更新日志

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度量。

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-chinese-language-model

或者在Cargo.toml中添加以下行：

lingua-chinese-language-model = "1.2.0"

使用示例

以下是一个完整的示例demo，展示如何使用lingua-chinese-language-model进行中文文本处理：

use lingua::{Language, LanguageDetector, LanguageDetectorBuilder};
use lingua_chinese_language_model::CHINESE;

fn main() {
    // 构建语言检测器，包含中文模型
    let detector: LanguageDetector = LanguageDetectorBuilder::from_languages(&[
        Language::Chinese,
        Language::English,
        Language::Spanish,
    ]).build();
    
    // 要检测的文本
    let text = "你好，这是一个中文测试文本";
    
    // 检测文本语言
    let detected_language = detector.detect_language_of(text);
    
    // 输出检测结果
    match detected_language {
        Some(lang) => println!("检测到的语言是: {:?}", lang),
        None => println!("无法确定语言"),
    }
    
    // 获取置信度分数
    if let Some(lang) = detected_language {
        let confidence_scores = detector.compute_language_confidence_values(text);
        for (language, confidence) in confidence_scores {
            println!("语言: {:?}, 置信度: {:.2}", language, confidence);
        }
    }
}

特性说明

1. 高效中文处理：专门优化的中文语言模型，处理速度快
2. 高准确率：在Rust生态中提供最准确的中文检测
3. 轻量化：使用Brotli压缩算法，模型文件更小
4. 独立置信度：提供独立于其他语言的置信度评分

许可证

Apache-2.0许可证

完整示例代码

use lingua::{Language, LanguageDetector, LanguageDetectorBuilder};
use lingua_chinese_language_model::CHINESE;

fn main() {
    // 初始化语言检测器，包含多种语言模型
    let detector = LanguageDetectorBuilder::from_languages(&[
        Language::Chinese,
        Language::English,
        Language::Japanese,
        Language::Korean,
        Language::French,
        Language::German
    ]).build();
    
    // 测试文本集合
    let texts = [
        ("中文测试", "简单中文"),
        ("これは日本語のテストです", "日语文本"),
        ("This is an English test", "英语文本"),
        ("Bonjour, c'est un test français", "法语文本"),
        ("안녕하세요, 한국어 테스트입니다", "韩语文本")
    ];
    
    // 遍历测试文本
    for (text, description) in texts {
        println!("\n测试内容: {} ({})", text, description);
        
        // 检测主要语言
        if let Some(lang) = detector.detect_language_of(text) {
            println!("检测到的主要语言: {:?}", lang);
        }
        
        // 获取所有语言的置信度分数
        let confidences = detector.compute_language_confidence_values(text);
        println!("语言置信度分析:");
        
        // 打印置信度高于10%的语言
        for (language, confidence) in confidences {
            if confidence >= 0.1 {
                println!("  {:?}: {:.2}%", language, confidence * 100.0);
            }
        }
    }
    
    // 中文特定功能示例
    let chinese_text = "清华大学是中国著名的高等学府，成立于1911年";
    println!("\n中文文本分析示例: {}", chinese_text);
    
    // 检测中文变体
    let chinese_confidences = detector.compute_language_confidence_values(chinese_text);
    for (language, confidence) in chinese_confidences {
        if confidence >= 0.01 {
            println!("  {:?}: {:.2}%", language, confidence * 100.0);
        }
    }
}

代码说明

1. 初始化语言检测器时，可以指定要包含的语言模型
2. 提供了多种语言的测试文本，展示检测能力
3. 支持获取所有语言的置信度分数，而不仅仅是主要语言
4. 特别展示了中文文本的分析能力
5. 置信度以百分比形式显示，更直观

这个完整示例展示了库的核心功能，包括多语言检测、置信度分析和中文文本处理等高级用法。