Verwenden Sie das Gin-Framework, um Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Spracherkennung zu implementieren

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz erhalten die Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Spracherkennung immer mehr Aufmerksamkeit und Anwendung. Heute stellen wir in diesem Artikel vor, wie Sie das Gin-Framework verwenden, um Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Spracherkennung zu implementieren.

Gin ist ein Web-Framework, das in der Go-Sprache geschrieben ist. Es bietet benutzerfreundliche, effiziente und flexible Funktionen. Das Gin-Framework kann problemlos mit Routing, Middleware und anderen Funktionen zusammenarbeiten. Aufgrund seiner einfach zu erlernenden und schnell einsetzbaren Funktionen wird das Gin-Framework häufig in Szenarien wie der Erstellung von Webanwendungen und RESTful-APIs verwendet. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie mit dem Gin-Framework Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Spracherkennung aufbauen.

Zuerst müssen wir die erforderliche Go-Sprache und die zugehörigen Bibliotheken installieren. Stellen Sie sicher, dass Sie die Go-Sprache und die zugehörigen Abhängigkeiten installiert haben, wie unten gezeigt:

$ go version
$ go get -u github.com/gin-gonic/gin
$ go get -u google.golang.org/api/cloudspeech/v1
$ go get -u cloud.google.com/go/storage
$ go get -u github.com/tidwall/gjson

Bevor wir beginnen, müssen wir Sprache in Text umwandeln, was die Verwendung der Google Cloud Speech API erfordert. Die Google Cloud Speech API basiert auf der Spracherkennungstechnologie von Google und kann Audiostreams oder Audiodateien in Text umwandeln. Da die Google Cloud Speech API Teil der Google Cloud Platform ist, müssen wir ein Google Cloud Platform-Konto verwenden, um auf die Speech API zuzugreifen.

Als nächstes müssen wir ein Gin-Projekt erstellen und die Route registrieren. In diesem Projekt müssen wir eine POST-Anfrageroute und eine Socket-Route wie folgt erstellen:

router.POST("/upload", uploadFile)
router.GET("/ws", func(c *gin.Context) {
    handleWebsocket(c.Writer, c.Request)
})

wobei die uploadFile-Funktion die POST-Anfrage verarbeitet und die hochgeladene Audiodatei für Textkonvertierungsvorgänge an die Google Cloud Speech API sendet. Die handleWebsocket-Funktion übernimmt den WebSocket-Handshake-Vorgang und empfängt über WebSocket gesendete Textdaten.

func uploadFile(c *gin.Context) {
    file, err := c.FormFile("audio")
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    client, err := speech.NewService(context.Background())
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    ctx := context.Background()
    ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, time.Minute*5)
    defer cancel()

    f, err := file.Open()
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    defer f.Close()
    res, err := client.Speech(ctx, speech.Config{
        Encoding:                   encoding,
        SampleRateHertz:            sampleRateHertz,
        LanguageCode:               languageCode,
    }, f)
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    var transcript string
    for _, result := range res.Results {
        for _, alt := range result.Alternatives {
            transcript = alt.Transcript
            break
        }
    }
    c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"transcript": transcript})
}

In der Funktion „uploadFile“ rufen wir zunächst die hochgeladene Audiodatei ab und konvertieren sie dann mithilfe der Google Cloud Speech API in Text. Nach der Konvertierung werden die Textdaten im JSON-Format an den Client zurückgegeben.

Jetzt können wir mit der Verarbeitung der über WebSocket gesendeten Textdaten beginnen und diese mithilfe natürlicher Sprachverarbeitungstechniken analysieren. In diesem Beispiel verwenden wir die Google Natural Language API, um Textdaten zu analysieren.

Zuerst müssen wir die Zertifizierungsdatei für die Google Natural Language API einrichten. Gehen Sie zur Google Cloud Console und erstellen Sie dort ein neues Projekt. In diesem Projekt müssen Sie die Google Natural Language API aktivieren und ein Dienstkonto erstellen. Laden Sie nach der Erstellung die Authentifizierungsdatei für das Dienstkonto herunter. Erstellen Sie in Ihrem Projekt einen neuen Zertifizierungsordner und legen Sie Ihre Zertifizierungsdateien darin ab.

Jetzt können wir eine Funktion definieren, um über WebSocket gesendete Textdaten zu verarbeiten. Diese Funktion verwendet die GJSON-Bibliothek, um den Text abzurufen und die Google Natural Language API zur Analyse aufzurufen. Nachdem die Analyse abgeschlossen ist, drucken wir verschiedene Informationen zum Text aus der Funktion aus. Abschließend senden wir die Analyseergebnisse im JSON-Format an den Kunden zurück.

func handleWebsocket(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    conn, err := upgrader.Upgrade(w, r, nil)
    if err != nil {
        log.Println(err)
        return
    }
    defer conn.Close()

    for {
        messageType, p, err := conn.ReadMessage()
        if err != nil {
            log.Println(err)
            return
        }
        if messageType == websocket.TextMessage {
            text := gjson.GetBytes(p, "text").String()
            client, err := language.NewClient(context.Background(), option.WithCredentialsFile("credentials.json"))
            if err != nil {
                log.Println(err)
                return
            }

            resp, err := client.AnnotateText(context.Background(), &languagepb.AnnotateTextRequest{
                Document: &languagepb.Document{
                    Type:   languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
                    Source: &languagepb.Document_Content{Content: text},
                },
                Features: &languagepb.AnnotateTextRequest_Features{
                    ExtractSyntax:          true,
                    ExtractEntities:        true,
                    ExtractDocumentSentiment:    true,
                    ExtractEntitySentiment: true,
                },
            })
            if err != nil {
                log.Println(err)
                return
            }
            s, _ := json.MarshalIndent(resp, "", "    ")
            if err = conn.WriteMessage(websocket.TextMessage, []byte(s)); err != nil {
                log.Println(err)
                return
            }
        }
    }
}

Jetzt haben wir die Implementierung der Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Spracherkennung abgeschlossen. Durch die Verwendung des Gin-Frameworks können wir schnell einen Webdienst erstellen, der zwischen der Sprach-zu-Text-Konvertierung und der Textanalyse interagieren kann. Gleichzeitig nutzen wir auch Google Cloud Speech und Google Natural Language API, um uns bei der Implementierung dieser Funktionen zu unterstützen. Es ist alles sehr praktisch, effizient und einfach und das Gin-Framework beweist einmal mehr seine Bedeutung in der Webentwicklung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie das Gin-Framework, um Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Spracherkennung zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!