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';
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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: ${err.message}`); } })
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3.在界面上展示分词结果。
private formatWordSegmentResult(segments: textProcessing.WordSegment[]): string { let output = 'Word Segments:\n'; segments.forEach((segment, index) => { output += `Word[${index}]: ${segment.word}, Tag: ${segment.wordTag}\n`; }); return output;}
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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';
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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; })
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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: ${err.message}`); this.outputText = 'Error occurred while getting entities.'; } })
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4.在界面上展示实体抽取结果。
private formatEntityResult(entities: textProcessing.Entity[]): string { if (!entities || !entities.length) { return 'No entities found.'; }
let output = 'Entities:\n'; for (let i = 0; i < entities.length; i++) { let entity = entities[i]; output += `Entity[${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;
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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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