一、基本概念

• 隨著信息技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)中的信息量成幾何級(jí)增長(zhǎng)逐步成為當(dāng)今社會(huì)的主要特征。準(zhǔn)確提取文本關(guān)鍵信息，是搜索引擎等領(lǐng)域的技術(shù)基礎(chǔ)，而分詞作為文本信息提取的第一步則尤為重要。
• 分詞作為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究，衍生出各類(lèi)不同的文本處理相關(guān)應(yīng)用。
• 分詞模塊提供了文本自動(dòng)分詞的接口，對(duì)于一段輸入文本，可以自動(dòng)進(jìn)行分詞，同時(shí)提供不同的分詞粒度。開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)需要自定義分詞粒度。
• 分詞當(dāng)前只支持中文語(yǔ)境。
• 分詞文本限制在 500 個(gè)字符以?xún)?nèi)，超過(guò)字符數(shù)限制將返回參數(shù)錯(cuò)誤。文本需要為 UTF-8 格式，格式錯(cuò)誤不會(huì)報(bào)錯(cuò)，但分析結(jié)果會(huì)不準(zhǔn)確。
• Engine 支持多用戶(hù)同時(shí)接入，但是不支持同一用戶(hù)并發(fā)調(diào)用同一特性。若同一個(gè)特性被同一進(jìn)程同一時(shí)間多次調(diào)用，則返回系統(tǒng)忙錯(cuò)誤；不同進(jìn)程調(diào)用同一特性，則同一時(shí)間只能處理一個(gè)進(jìn)程業(yè)務(wù)，其他進(jìn)程進(jìn)入隊(duì)列排隊(duì)。

二、應(yīng)用場(chǎng)景

• 分詞相關(guān)接口可以應(yīng)用于搜索引擎開(kāi)發(fā)。對(duì)于搜索引擎而言，最重要的是如何把全網(wǎng)搜索的結(jié)果進(jìn)行篩選，并按相關(guān)程度進(jìn)行排序。分詞的準(zhǔn)確與否，常常直接影響到搜索結(jié)果的相關(guān)度排序。
• 分詞相關(guān)接口可以應(yīng)用于用戶(hù)選擇文本的場(chǎng)景。原始文本只能按字選擇，如果使用分詞，用戶(hù)選中文本的時(shí)可以按詞選擇。

三、API 說(shuō)明

• 分詞 API 的主要功能是將一個(gè)漢字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞，可自定義分詞的粒度。

① 主要接口

接口名功能描述

ResponseResult getWordSegment(String requestData, int requestType)	分詞，同步接口
ResponseResult getWordSegment(final String requestData, final int requestType, final OnResultListener listener)	分詞，異步接口
init(Context context, OnResultListener listener, boolean isLoadModel)	初始化NLU服務(wù)。在調(diào)用NLU等功能接口前需要先調(diào)用此接口，在OnResultListener的onResult(T)方法中獲取到回調(diào)結(jié)果后，再調(diào)用NLU功能接口。開(kāi)發(fā)者傳入listener參數(shù)作為回調(diào)，用于等待NLU功能接口的調(diào)用過(guò)程和結(jié)果
void destroy(Context context)	取消所有NLU任務(wù)，銷(xiāo)毀NLU引擎服務(wù)。調(diào)用此方法后，無(wú)法再使用NLU服務(wù)。如果需要重新使用NLU服務(wù)，需要重新調(diào)用init(Context, OnResultListener, boolean)}來(lái)初始化NLU服務(wù)

② 接口輸入值說(shuō)明

• requestType 表示請(qǐng)求類(lèi)型，通過(guò) NluRequestType 類(lèi)定義如下：

類(lèi)型說(shuō)明

static int	REQUEST_TYPE_LOCAL = 0，本地請(qǐng)求

• requestData 表示輸入的文本信息，為 json 格式，如下：

參數(shù)名是否必選值類(lèi)型說(shuō)明

text	是	String	待分析的文本，utf-8，文本長(zhǎng)度不超過(guò)500個(gè)字符
type	否	long	分詞的粒度，默認(rèn)為0。取值包括： 0：基本詞，粒度較小。如“我要看速度與激情”，分成“我/要/看/速度/與/激情”。 1：在基本詞的基礎(chǔ)上，做實(shí)體合并。例如：“我要去江寧萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)看速度與激情”，分成“我/要/去/江寧萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)/看/速度/與/激情”。 對(duì)于沒(méi)有可合并實(shí)體的文本信息，其分詞效果與type為0的分詞效果相同。例如：“明天下午3點(diǎn)一起看電影”，分成“明天/下午/3點(diǎn)/一起/看/電影”。 9223372036854775807（2的63次方減1）：在type為1的基礎(chǔ)上，把實(shí)體時(shí)間、地點(diǎn)等整體結(jié)構(gòu)合并，出現(xiàn)符號(hào)隔開(kāi)不合并，并把一些常用短語(yǔ)合并。如“形容詞+的”，“單字動(dòng)詞+單字名詞”等，簡(jiǎn)化句子成分。 例如“明天下午三點(diǎn)到五點(diǎn)我在江寧瑞都金逸影城看電影”，分成“明天下午三點(diǎn)/到/五點(diǎn)/我/在/江寧瑞都金逸影城/看/電影”。
callPkg	否	String	調(diào)用者名稱(chēng)
callType	否	int	調(diào)用者類(lèi)型： 0：普通應(yīng)用（默認(rèn)） 1：快應(yīng)用
callVersion	否	String
callState	否	int	調(diào)用者狀態(tài)： -1：未知（默認(rèn)） 0：前臺(tái) 1：后臺(tái)

• 目前 NLU 支持的實(shí)體類(lèi)別：

實(shí)體類(lèi)別備注

電影	依賴(lài)字典，要求真實(shí)用例，勿做修改
電視劇	依賴(lài)字典，要求真實(shí)用例，勿做修改
綜藝	依賴(lài)字典，要求真實(shí)用例，勿做修改
動(dòng)漫	依賴(lài)字典，要求真實(shí)用例，勿做修改
火車(chē)車(chē)次	要求真實(shí)用例，勿做修改
航班號(hào)	要求真實(shí)用例，勿做修改
球隊(duì)	依賴(lài)字典，支持NBA、CBA、英超、西甲、德甲、意甲、法甲、中超的球隊(duì)識(shí)別，要求真實(shí)用例，勿做修改
人名	要求真實(shí)用例，勿做修改
快遞單號(hào)	要求真實(shí)用例，勿做修改
電話(huà)號(hào)碼	要求真實(shí)用例，勿做修改
url	要求真實(shí)用例，勿做修改
郵箱	要求真實(shí)用例，勿做修改
聯(lián)賽	NBA、CBA、英超、西甲、德甲、意甲、法甲、中超，要求真實(shí)用例，勿做修改
時(shí)間	要求真實(shí)用例，勿做修改
地點(diǎn)	包含酒店、餐館、景點(diǎn)、學(xué)校、道路、省、市、縣、區(qū)、鎮(zhèn)等，部分依賴(lài)字典
驗(yàn)證碼	用例真實(shí)，勿做修改

③ 接口返回值說(shuō)明

• 返回值 ResponseResult 中 responseResult 為 Json 字符串，體現(xiàn)分詞的結(jié)果：

參數(shù)名是否必選值類(lèi)型說(shuō)明

code	是	int	結(jié)果碼。取值包括： 0：成功 1：系統(tǒng)正在初始化 2：參數(shù)錯(cuò)誤 3：系統(tǒng)忙 4：系統(tǒng)異常 5：任務(wù)超時(shí) 6：其它錯(cuò)誤
message	是	String	錯(cuò)誤信息
words	否	JSONArray	切分出的詞數(shù)組，數(shù)組里每一項(xiàng)的類(lèi)型均為JSONObject

四、開(kāi)發(fā)流程

• 在使用分詞 API 時(shí)，將實(shí)現(xiàn)分詞的相關(guān)類(lèi)添加至工程：

import ohos.ai.nlu.NluRequestType;import ohos.ai.nlu.NluClient;import ohos.ai.nlu.OnResultListener;import ohos.ai.nlu.ResponseResult;

• 使用 NluClient 靜態(tài)類(lèi)進(jìn)行初始化，通過(guò)異步方式獲取服務(wù)的連接：
• • context：應(yīng)用上下文信息，應(yīng)為 ohos.aafwk.ability.Ability 或 ohos.aafwk.ability.AbilitySlice 的實(shí)例或子類(lèi)實(shí)例；
• • listener：初始化結(jié)果的回調(diào)，可以傳 null；
• • isLoadModel：是否加載模型，如果傳 true，則在初始化時(shí)加載模型；如果傳 false，則在初始化時(shí)不加載模型。

NluClient.getInstance().init(context, new OnResultListener<Integer>(){@Overridepublic void onResult(Integer result){// 初始化成功回調(diào)，在服務(wù)初始化成功調(diào)用該函數(shù)}}, true);

• 調(diào)用分詞方法得到分析結(jié)果，接口提供同步和異步兩個(gè)方法，開(kāi)發(fā)者可根據(jù)自己需要選擇：
• • 同步：

String requestData = "{\"text\":\"今天天氣不錯(cuò)，我們一起看電影吧\\n\",\"type\":0}";ResponseResult responseResult = NluClient.getInstance().getWordSegment(requestData, NluRequestType.REQUEST_TYPE_LOCAL);

• • 異步：

NluClient.getInstance().getWordSegment(requestData,NluRequestType.REQUEST_TYPE_LOCAL, new OnResultListener<ResponseResult>() {@Overridepublic void onResult(ResponseResult result) {// onResult deal}});

• 解綁服務(wù)：

NluClient.getInstance().destroy(context);

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的HarmonyOS之AI能力·分词的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。