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HarmonyOS Sample 之 AI能力之NLU引擎服务

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1.介绍

 

NLU(the natural language understanding)自然语言理解引擎服务。

 

该引擎服务提供了 分词、词性标注、实体识别、意图识别、关键词提取等接口,有同步和异步两种方法。

 

这一期的内容包括:分词能力、词性标注、关键字提取、实体识别。相关代码都增加了注释说明和调试日志,方便理解和学习。

 

2.效果展示

3.搭建环境

 

安装DevEco Studio,详情请参考DevEco Studio下载。

 

设置DevEco Studio开发环境,DevEco Studio开发环境需要依赖于网络环境,需要连接上网络才能确保工具的正常使用,可以根据如下两种情况来配置开发环境:

 

如果可以直接访问Internet,只需进行下载HarmonyOS SDK操作。

 

如果网络不能直接访问Internet,需要通过代理服务器才可以访问,请参考配置开发环境。

 

下载源码后,使用DevEco Studio 打开项目,模拟器运行即可。

 

真机运行需要将config.json中的buddleName修改为自己的,如果没有请到AGC上进行配置,参见 使用模拟器进行调试 。

 

4.项目结构

 

5.代码讲解

 

5.1 分词能力(getWordSegment)

 

分词API的主要功能是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,可自定义分词的粒度。

 

场景:1.搜索引擎开发场景,搜索结果的相关度排序;2.用户选择用户选择文本的场景,例如双击选择分本时,按照分词进行选中等。

 

5.1.1 核心类

 

import ohos.ai.nlu.NluClient; //提供调用自然语言理解 (NLU) 引擎服务的方法。

 

import ohos.ai.nlu.NluRequestType; //定义调用 NLU 引擎功能的请求类型。

 

import ohos.ai.nlu.ResponseResult; //以JSON格式提供NLU识别结果。

 

1.2.3.1.2.3.1.2.3.1.2.3.

 

复制5.1.2 使用流程

1.NluClient静态类进行初始化

 

NluClient.getInstance().init(Context context,

 

OnResultListener

listener,boolean isLoadModel)

 

1.2.1.2.1.2.1.2.

 

复制2.获取分词结果

 

// 1.同步接口

 

ResponseResult responseResult =

 

NluClient.getInstance().getWordSegment(requestData,NluRequestType.REQUEST_TYPE_LOCAL);

 

//2.异步接口

 

NluClient.getInstance()

 

.getWordSegment(requestData,NluRequestType.REQUEST_TYPE_LOCAL,

 

asyncResult -> {

 

//发送分词结果

 

sendResult(asyncResult.getResponseResult(), 0);

 

release();

 

});

 

1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

 

复制requestData:JSON格式,参数名包括{text,type,callPkg,callType,callVersion,callState},其中,

 

text:待分析的文本,必填项;

 

type:分词的粒度,枚举值,0:基本词 ;1:在基本词的基础上,做实体合并;223372036854775807:在type为1的基础上,把实体时间、地点等整体结构合并,出现符号隔开不合并,并把一些常用短语合并,默认为0。

 

requestType: 枚举值,NluRequestType.REQUEST_TYPE_LOCAL 表示调用本地引擎。

 

3.解析返回结果

 

ResponseResult responseResult 返回JSON格式字符串,JSON格式,参数名包括:{code,message,words}

 

//{“code”:0,”message”:”success”,”words”:[“我”,”明天”,”下午”,”三点”,

 

//”要”,”去”,”江宁万达广场”,”看”,”速度”,”与”,”激情”]}

 

// 将分词结果转换成list

 

if (result.contains(“\”message\”:\”success\””)) {

 

switch (operateType) {

 

//分词

 

case 0:

 

String words = result.substring(result.indexOf(WORDS) + STEP,

 

result.lastIndexOf(“]”)).replaceAll(“\””, “”);

 

if ((words == null) || (“”.equals(words))) {

 

// 未识别到分词结果,返回”no keywords”

 

lists = new ArrayList<>(1);

 

lists.add(“no keywords”);

 

} else {

 

lists = Arrays.asList(words.split(“,”));

 

}

 

//构建事件

 

event = InnerEvent.get(TWO, ZERO, lists);

 

}

 

}

 

1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.

 

复制4.释放资源

 

NluClient.getInstance().destroy(slice);

 

1.1.1.1.

 

复制5.1.3 分词粒度测试

 

type=0

 

requestData:{“text”:我明天下午三点要去江宁万达广场看速度与激情,“type”:0}

 

分词结果:

 

{“code”:0,“message”:“success”,“words”:

 

[“我”,“明天”,“下午”,“三点”,“要”,“去”,“江宁万达广场”,“看”,“速度”,“与”,“激情”]}

 

type=1

 

requestData:{“text”:我明天下午三点要去江宁万达广场看速度与激情,“type”:1}

 

分词结果:

 

{“code”:0,“message”:“success”,“words”:

 

[“我”,“明天”,“下午”,“三点”,“要”,“去”,“江宁万达广场”,“看”,“速度与激情”]}

 

type=9223372036854775807

 

requestData:{“text”:我明天下午三点要去江宁万达广场看速度与激情,“type”:9223372036854775807}

 

分词结果:

 

{“code”:0,“message”:“success”,“words”:

 

[“我”,“明天下午三点”,“要去”,“江宁万达广场”,“看”,“速度与激情”]}

 

5.2 词性标注(getWordPos)

 

词性标注提供了getWordPos()接口,该接口可以根据分词粒度,为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性。

 

5.2.1 用法

 

用法和分词能力类似,获取词性标注的接口是getWordPos(),传入的requestData参数和返回对象ResponseResult都是一样的。

 

ResponseResult responseResult =

 

NluClient.getInstance().getWordPos(requestData, NluRequestType.REQUEST_TYPE_LOCAL);

 

1.2.1.2.1.2.1.2.

 

复制5.2.2 词性标注结果

 

requestData:

 

{“text”:”我明天下午三点要去江宁万达广场看速度与激情”,”type”:0}

 

1.1.1.1.

 

复制responseResult:

 

{“code”:0,”message”:”success”,”pos”:[

 

{“word”:”我”,”tag”:”rr”},

 

{“word”:”明天”,”tag”:”t”},

 

{“word”:”下午”,”tag”:”t”},{“word”:”三点”,”tag”:”t”},{“word”:”要”,”tag”:”v”},{“word”:”去”,”tag”:”vf”},

 

{“word”:”江宁万达广场”,”tag”:”n”},{“word”:”看”,”tag”:”v”},{“word”:”速度”,”tag”:”n”},{“word”:”与”,”tag”:”cc”},{“word”:”激情”,”tag”:”n”}

 

]}

 

1.2.3.4.5.6.1.2.3.4.5.6.1.2.3.4.5.6.1.2.3.4.5.6.

 

复制词性:rr:人称代词,t:时间词,v:动词,vf:趋向动词,n:名词,cc:并列连词

 

tag词性值就不一一列举了,详情查看

 

https://developer.harmonyos.com/cn/docs/documentation/doc-guides/ai-pos-tagging-guidelines-0000001050732512

 

5.3 提取关键词(getKeywords)

 

关键字提取API提供了一个提取关键字的接口,通过该API可以在大量信息中提取出文本想要表达的核心内容,可以是具有特定意义的实体,如:人名,地点,电影等。也可以是一些基础但是在文本中很关键的词汇。通过该API可以对提取的关键字按照在文本中所占权重由高到低排序。排序越靠前,权重越高,对文本的核心内容的提取越准确。

 

5.3.1 用法

 

用法和分词能力类似,提取关键词接口是getKeywords(),requestData输入数据的JSON 格式参数有所变化 {body,number,title}

 

body:要分析文本,必选,如新闻或email内容或文章;

 

number:提取关键词个数,必选;title: 内容标题,可选

 

ResponseResult responseResult =

 

NluClient.getInstance().getKeywords(requestData, NluRequestType.REQUEST_TYPE_LOCAL);

 

1.2.1.2.1.2.1.2.

 

复制5.3.2 提取关键词结果展示

 

requestData:

 

{“body”:”对接各资源服务中心接入卫健、医保、人社、民政等横向单位数据,逐步完善和丰富退役军人健康档案信息”,”number”:5,”title”:”退役军人”}

 

1.1.1.1.

 

复制responseResult:

 

{“keywords”:[“退役”,”军人”,”卫健”,”医保”,”对接”],”code”:0,”message”:”成功”}

 

1.1.1.1.

 

复制5.4 实体识别(getEntity)

 

实体识别能够从自然语言中提取出具有特定意义的实体,并在此基础上完成搜索等一系列相关操作及功能。

 

5.4.1 用法

 

用法和分词能力类似,获取实体识别的接口是getEntity(),requestData输入数据的JSON 格式参数有所变化 {text,module,callPkg,callType,callVersion,callState}

 

text:分析文本,必选,如新闻或email内容;

 

module:需要分析的实体,可选,默认所有实体均会分析。

 

分析某个实体,传实体键值,例如:只需要分析时间实体,传“time”。可传多个,表示分析多个实体,以半角逗号“,”分隔,例如:分析时间和地点,传“time,location”。

 

取值范围:name、time、location、phoneNum、email、url、movie、tv、anime、league、team、trainNo、flightNo、expressNo、idNo、verificationCode、app、carNo

 

ResponseResult responseResult =

 

NluClient.getInstance().getEntity(requestData, NluRequestType.REQUEST_TYPE_LOCAL);

 

1.2.1.2.1.2.1.2.

 

复制5.4.2 分析实体结果展示

 

requestData:

 

{“text”:”我明天下午三点要去江宁万达广场看速度与激情”}

 

1.1.1.1.

 

复制responseResult:

 

{

 

“entity”: {

 

“movie”: [{

 

“oriText”: “速度与激情”,

 

“sequence”: 1,

 

“origin”: “1637301307158”,

 

“heat”: 0,

 

“standardName”: “速度与激情”,

 

“charOffset”: 16,

 

“normalValue”: “速度与激情”,

 

“user.extend”: false,

 

“isCorrected”: false

 

}],

 

“location”: [{

 

“sequence”: 1,

 

“origin”: “1637301307158”,

 

“oriText”: “江宁万达广场”,

 

“key”: “江宁万达广场”,

 

“type”: “nspHB”,

 

“coreLocation”: {

 

“value”: “江宁万达广场”,

 

“location”: {

 

“value”: “江宁万达广场”

 

}

 

},

 

“isAbstract”: “0”,

 

“cost”: “29”,

 

“charOffset”: 9,

 

“normalValue”: “江宁万达广场”,

 

“user.extend”: false,

 

“isCorrected”: false

 

}],

 

“time”: [{

 

“normalTime”: {

 

“start”: {

 

“timestamp”: 1637391600000,

 

“section”: “P”,

 

“standardTime”: “2021年11月20日15时00分00秒”

 

}

 

},

 

“oriText”: “明天下午三点”,

 

“sequence”: 1,

 

“origin”: “1637301307158”,

 

“charOffset”: 1,

 

“normalValue”: “明天下午三点”,

 

“user.extend”: false,

 

“isCorrected”: false

 

}],

 

“varietyshow”: [{

 

“oriText”: “速度与激情”,

 

“sequence”: 1,

 

“origin”: “1637301307158”,

 

“heat”: 0,

 

“standardName”: “速度与激情”,

 

“charOffset”: 16,

 

“normalValue”: “速度与激”

 

}]

 

}

 

}

 

1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.

 

复制6.思考总结

 

1.上述的AI能力不需要申请权限

 

2.这些AI能力使用起来还是非常方便的,开箱即用,可以灵活运用到应用开发中。

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