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HarmonyOS Sample 之 AI能力之NLU引擎服务

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bundleName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。

5.1.2 使用流程

1.NluClient静态类进行初始化

NluClient.getInstance().init(Context context, 
OnResultListener<Integer> listener,boolean isLoadModel)

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();
        });

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);
    }
}

4.释放资源

NluClient.getInstance().destroy(slice);

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);

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}

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"}
]}

==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);

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"}

responseResult：

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

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);

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"}

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"
		}]
	}
}

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。

7.完整代码

附件可以直接下载