分词概述

随着信息技术的发展，网络中的信息量成几何级增长逐步成为当今社会的主要特征。准确提取文本关键信息，是搜索引擎等领域的技术基础，而分词作为文本信息提取的第一步则尤为重要。

分词作为自然语言处理领域的基础研究，衍生出各类不同的文本处理相关应用。

基本概念

分词模块提供了文本自动分词的接口，对于一段输入文本，可以自动进行分词，同时提供不同的分词粒度。开发者可以根据需要自定义分词粒度。

约束与限制

• 当前只支持中文语境。
• 分词文本限制在500个字符以内，超过字符数限制将返回参数错误。文本需要为UTF-8格式，格式错误不会报错，但分析结果会不准确。
• Engine支持多用户同时接入，但是不支持同一用户并发调用同一特性。若同一个特性被同一进程同一时间多次调用，则返回系统忙错误；不同进程调用同一特性，则同一时间只能处理一个进程业务，其他进程进入队列排队。

分词开发

场景介绍

• 分词相关接口可以应用于搜索引擎开发。对于搜索引擎而言，最重要的是如何把全网搜索的结果进行筛选，并按相关程度进行排序。分词的准确与否，常常直接影响到搜索结果的相关度排序。
• 分词相关接口可以应用于用户选择文本的场景。原始文本只能按字选择，如果使用分词，用户选中文本的时候可以按词选择。

接口说明

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。

主要接口

接口输入值说明

requestType表示请求类型，通过NluRequestType类定义如下：

requestData表示输入的文本信息，为JSON格式，如下：

• 0：基本词，粒度较小。如“我要看速度与激情”，分成“我/要/看/速度/与/激情”。
• 1：在基本词的基础上，做实体合并。例如：“我要去江宁万达广场看速度与激情”，分成“我/要/去/江宁万达广场/看/速度/与/激情”。 对于没有可合并实体的文本信息，其分词效果与type为0的分词效果相同。例如：“明天下午3点一起看电影”，分成“明天/下午/3点/一起/看/电影”。
• 9223372036854775807（2的63次方减1）：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。如“形容词+的”，“单字动词+单字名词”等，简化句子成分。 例如“明天下午三点到五点我在江宁瑞都金逸影城看电影”，分成“明天下午三点/到/五点/我/在/江宁瑞都金逸影城/看/电影”。

callPkg 否 String 调用者名称。 callType 否 int 调用者类型：

• 0：普通应用（默认）
• 1：快应用

callVersion 否 String 调用者版本号。 callState 否 int 调用者状态：

• -1：未知（默认）
• 0：前台
• 1：后台

目前NLU支持的实体类别：

接口返回值说明

返回值ResponseResult中responseResult为JSON字符串，体现分词的结果：

• 0：成功
• 1：系统正在初始化
• 2：参数错误
• 3：系统忙
• 4：系统异常
• 5：任务超时
• 6：其它错误

message 是 String 错误信息 words 否 JSONArray 切分出的词数组，数组里每一项的类型均为JSONObject。

开发步骤

1. 在使用分词API时，将实现分词的相关类添加至工程

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

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2. 使用NluClient静态类进行初始化，通过异步方式获取服务的连接。

• context：应用上下文信息，应为ohos.aafwk.ability.Ability或ohos.aafwk.ability.AbilitySlice的实例或子类实例。
• listener：初始化结果的回调，可以传null。
• isLoadModel：是否加载模型，如果传true，则在初始化时加载模型；如果传false，则在初始化时不加载模型。

NluClient.getInstance().init(context, new OnResultListener<Integer>(){
        @Override
        public void onResult(Integer result){
         // 初始化成功回调，在服务初始化成功调用该函数
        }
}, true);

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3. 调用分词方法得到分析结果，接口提供同步和异步两个方法，开发者可根据自己需要选择。

• 同步

String requestData = "{\"text\":\"今天天气不错，我们一起看电影吧\\n\",\"type\":0}";
ResponseResult responseResult = NluClient.getInstance().getWordSegment(requestData, NluRequestType.REQUEST_TYPE_LOCAL);

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• 异步

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

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4. 解绑服务。

NluClient.getInstance().destroy(context);

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