如今，应用程序智能化已成趋势，开发者想要实现智能化，那么首先需要赋予应用理解自然语言的能力，使其能够准确地听懂人话，进而响应用户需求，并提供一系列智能化服务。比如用户语音控制应用程序帮忙订票，应用程序在将语音转换成文字后，需要通过技术处理准确地理解指令内容，才可以拉取对应程序功能提供服务。
HarmonyOS SDK自然语言理解服务（Natural Language Kit）提供了多项文本语义理解相关的基础能力，目前包括分词和实体抽取，能够帮助开发者更好地处理和分析文本数据。
分词
分词可以将一段文本切分成独立的词语单元，识别出句子中的每个词汇，包括中文、英文和数字内容，从而为后续的语义分析、信息提取等任务奠定基础。
在实际应用场景中，搜索引擎就便用到了这一功能，当用户输入需要搜索的文本内容，搜索引擎将会先对其进行分词处理，在提取关键词后再进行匹配搜索。
开发步骤
分词处理的开发共分为3个步骤。
1.引用相关类添加至工程。
import { textProcessing } from '@kit.NaturalLanguageKit';
2.配置输入文本框和按钮，调用分词textProcessing.getWordSegment接口。
let inputText: string = '';
TextInput({ placeholder: '请输入文本' })
.height(40)
.fontSize(16)
.width('90%')
.margin(10)
.onChange((value: string) => {
this.inputText = value;
})
Button('获取分词结果')
.type(ButtonType.Capsule)
.fontColor(Color.White)
.width('45%')
.margin(10)
.onClick(async () => {
try {
let result = await textProcessing.getWordSegment(this.inputText);
this.outputText = this.formatWordSegmentResult(result);
} catch (err) {
console.error(`getWordSegment error: ${err.message}`);
}
})
3.在界面上展示分词结果。
private formatWordSegmentResult(segments: textProcessing.WordSegment[]): string {
let output = 'Word Segments:\n';
segments.forEach((segment, index) => {
output += `Word[${index}]: ${segment.word}, Tag: ${segment.wordTag}\n`;
});
return output;
}
实体抽取
实体抽取是实现自然语言处理的一项关键能力，它能够精准地从文本中识别出具有特定意义的实体信息，例如人名、地名、时间日期、数字、电话号码、邮箱地址等。开发者可以通过实体抽取能力，结合自身业务场景开发各种智能化应用程序，提高用户服务体验。
例如，在新闻阅读场景中，开发者可以通过该能力对新闻正文进行实体抽取，并对人名、地名、时间、网址等关键实体信息进行高亮标识，从而帮助读者快速获取文章要点，有效提升信息获取效率；在用户填写收货地址的场景中，开发者可以借助实体抽取能力快速识别抽取收件人姓名、地址、手机号等信息，在用户填写表单时提供结构化的文本信息，供用户快速填充表单。
开发步骤
实体抽取的开发共分为4个步骤。
1.引用相关类添加至工程。
import { textProcessing, EntityType } from '@kit.NaturalLanguageKit';
2.配置输入文本框。
let inputText: string = '';
TextInput({ placeholder: '请输入文本' })
.height(40)
.fontSize(16)
.width('90%')
.margin(10)
.onChange((value: string) => {
this.inputText = value;
})
3.配置按钮，调用实体抽取textProcessing.getEntity接口。
Button('获取实体结果')
.type(ButtonType.Capsule)
.fontColor(Color.White)
.width('45%')
.margin(10)
.onClick(async () => {
try {
let result = await textProcessing.getEntity(this.inputText, {entityTypes: [EntityType.NAME, EntityType.PHONE_NO]});
this.outputText = this.formatEntityResult(result);
} catch (err) {
console.error(`getEntity error: ${err.message}`);
this.outputText = 'Error occurred while getting entities.';
}
})
4.在界面上展示实体抽取结果。
private formatEntityResult(entities: textProcessing.Entity[]): string {
if (!entities || !entities.length) {
return 'No entities found.';
}
let output = 'Entities:\n';
for (let i = 0; i < entities.length; i++) {
let entity = entities[i];
output += `Entity[${i}]:\n`;
output += ` oriText: ${entity.text}\n`;
output += ` charOffset: ${entity.charOffset}\n`;
output += ` entityType: ${entity.type}\n`;
output += ` jsonObject: ${entity.jsonObject}\n\n`;
}
return output;
自然语言理解服务作为构成智能化应用开发的基础能力，可广泛应用于新闻阅读、信息检索、客户服务、社交聊天、金融运营等多种场景。随着技术的不断进步，我们期待广大开发者继续探索和创新，以发掘更多智能化应用的可能性，推动行业更高层次的智能化发展。
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