Struct Normalizer 

pub struct Normalizer { /* private fields */ }

외래어 정규화기

Implementations

impl Normalizer

pub fn new(config: NormalizationConfig) -> Result<Self>

새 정규화기 생성

Arguments

• config - 정규화 설정

Returns

Result<Self> - 생성된 정규화기 또는 에러

Errors

데이터 로딩 실패 시 에러 반환

pub fn with_data_file( config: NormalizationConfig, variant_csv_path: &Path, ) -> Result<Self>

외부 데이터 파일로 정규화기 생성

Arguments

• config - 정규화 설정
• variant_csv_path - 변이형 CSV 파일 경로

Returns

Result<Self> - 생성된 정규화기 또는 에러

Errors

파일 로딩 또는 파싱 실패 시 에러 반환

pub fn default() -> Result<Self>

기본 설정으로 생성

Errors

데이터 로딩 실패 시 에러 반환

pub fn normalize(&self, text: &str) -> String

외래어를 표준형으로 정규화

Arguments

• text - 정규화할 텍스트

Returns

정규화된 텍스트

Example

use mecab_ko_core::normalizer::{Normalizer, NormalizationConfig};

let normalizer = Normalizer::new(NormalizationConfig::default()).unwrap();
assert_eq!(normalizer.normalize("코피"), "커피");
assert_eq!(normalizer.normalize("소프트웨아"), "소프트웨어");

pub fn get_variants(&self, standard: &str) -> Vec<String>

표준형의 모든 변이형 조회

Arguments

• standard - 표준형 단어

Returns

변이형 목록

Example

use mecab_ko_core::normalizer::{Normalizer, NormalizationConfig};

let normalizer = Normalizer::new(NormalizationConfig::default()).unwrap();
let variants = normalizer.get_variants("커피");
assert!(variants.contains(&"코피".to_string()));

pub fn is_variant(&self, word1: &str, word2: &str) -> bool

두 단어가 변이형 관계인지 확인

Arguments

• word1 - 첫 번째 단어
• word2 - 두 번째 단어

Returns

변이형 관계이면 true, 아니면 false

Example

use mecab_ko_core::normalizer::{Normalizer, NormalizationConfig};

let normalizer = Normalizer::new(NormalizationConfig::default()).unwrap();
assert!(normalizer.is_variant("커피", "코피"));
assert!(!normalizer.is_variant("커피", "라면"));

pub fn phonetic_similarity(&self, word1: &str, word2: &str) -> f32

발음 유사도 계산 (0.0 ~ 1.0)

Arguments

• word1 - 첫 번째 단어
• word2 - 두 번째 단어

Returns

발음 유사도 (0.0 ~ 1.0)