ระบุภาษาของข้อความด้วย ML Kit ใน Android

คุณใช้ ML Kit เพื่อระบุภาษาของสตริงข้อความได้ คุณจะได้รับภาษาที่มีแนวโน้มมากที่สุดของสตริง รวมถึงคะแนนความเชื่อมั่นสำหรับภาษาที่เป็นไปได้ทั้งหมดของสตริง

ML Kit จดจำข้อความในสคริปต์ในภาษาต่างๆ มากกว่า 100 ภาษา นอกจากนี้ ระบบยังจดจำข้อความแบบโรมันได้ในภาษาอาหรับ บัลแกเรีย จีน กรีก ฮินดี ญี่ปุ่น และรัสเซีย ดูรายการทั้งหมดของภาษาและสคริปต์ที่รองรับ

รวมกลุ่มไม่ได้จัดกลุ่ม
ชื่อไลบรารีcom.google.mlkit:language-idcom.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id
การใช้งานโมเดลลิงก์กับแอปของคุณแบบคงที่ ณ เวลาบิลด์โมเดลจะดาวน์โหลดแบบไดนามิกผ่านบริการ Google Play
ผลกระทบของขนาดแอปขนาดเพิ่มขึ้นประมาณ 900 KBขนาดที่เพิ่มขึ้นประมาณ 200 KB
เวลาในการเริ่มต้นโมเดลจะพร้อมใช้งานทันทีอาจต้องรอให้โมเดลดาวน์โหลดก่อนใช้งานครั้งแรก

ลองเลย

ก่อนเริ่มต้น

  1. ในไฟล์ build.gradle ระดับโปรเจ็กต์ อย่าลืมรวมที่เก็บ Maven ของ Google ไว้ทั้งในส่วน buildscript และ allprojects

  2. เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี ML Kit Android ลงในไฟล์ Gradle ระดับแอปของโมดูล ซึ่งปกติคือ app/build.gradle เลือกทรัพยากร Dependency ต่อไปนี้ 1 รายการตามความต้องการของคุณ

    สำหรับการรวมโมเดลกับแอป

    dependencies {
      // ...
      // Use this dependency to bundle the model with your app
      implementation 'com.google.mlkit:language-id:17.0.5'
    }
    

    สำหรับการใช้โมเดลในบริการ Google Play

    dependencies {
      // ...
      // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services
      implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id:17.0.0'
    }
    
  3. หากเลือกใช้โมเดลในบริการ Google Play คุณสามารถกำหนดค่าแอปให้ดาวน์โหลดโมเดลดังกล่าวลงในอุปกรณ์โดยอัตโนมัติหลังจากที่ติดตั้งแอปจาก Play Store แล้ว ซึ่งทำได้โดยเพิ่มการประกาศต่อไปนี้ลงในไฟล์ AndroidManifest.xml ของแอป

    <application ...>
          ...
          <meta-data
              android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
              android:value="langid" >
          <!-- To use multiple models: android:value="langid,model2,model3" -->
    </application>
    

    นอกจากนี้ คุณยังตรวจสอบความพร้อมใช้งานของโมเดลและส่งคำขอดาวน์โหลดผ่าน ModuleInstallClient API ของบริการ Google Play อย่างชัดแจ้งได้ด้วย

    หากไม่เปิดใช้การดาวน์โหลดโมเดลเวลาติดตั้งหรือขอการดาวน์โหลดอย่างชัดแจ้ง ระบบจะดาวน์โหลดโมเดลในครั้งแรกที่คุณเรียกใช้ตัวระบุ คำขอที่คุณสร้างขึ้นก่อนการดาวน์โหลดจะเสร็จสิ้นจะไม่เกิดผลลัพธ์ใดๆ

ระบุภาษาของสตริง

หากต้องการระบุภาษาของสตริง ให้เรียกใช้ LanguageIdentification.getClient() เพื่อรับอินสแตนซ์ของ LanguageIdentifier แล้วส่งสตริงไปยังเมธอด identifyLanguage() ของ LanguageIdentifier

เช่น

Kotlin

val languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient()
languageIdentifier.identifyLanguage(text)
        .addOnSuccessListener { languageCode ->
            if (languageCode == "und") {
                Log.i(TAG, "Can't identify language.")
            } else {
                Log.i(TAG, "Language: $languageCode")
            }
        }
        .addOnFailureListener {
            // Model couldn’t be loaded or other internal error.
            // ...
        }

Java

LanguageIdentifier languageIdentifier =
        LanguageIdentification.getClient();
languageIdentifier.identifyLanguage(text)
        .addOnSuccessListener(
                new OnSuccessListener<String>() {
                    @Override
                    public void onSuccess(@Nullable String languageCode) {
                        if (languageCode.equals("und")) {
                            Log.i(TAG, "Can't identify language.");
                        } else {
                            Log.i(TAG, "Language: " + languageCode);
                        }
                    }
                })
        .addOnFailureListener(
                new OnFailureListener() {
                    @Override
                    public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                        // Model couldn’t be loaded or other internal error.
                        // ...
                    }
                });

หากการเรียกใช้สำเร็จ รหัสภาษา BCP-47 จะส่งไปยัง Listener ที่สำเร็จ ซึ่งระบุภาษาของข้อความ หากไม่พบภาษาใดๆ ระบบจะส่งโค้ด und (ไม่กำหนด)

โดยค่าเริ่มต้น ML Kit จะแสดงผลค่าอื่นที่ไม่ใช่ und เฉพาะเมื่อระบุภาษาที่มีค่าความเชื่อมั่นอย่างน้อย 0.5 คุณเปลี่ยนเกณฑ์นี้ได้โดยการส่งออบเจ็กต์ LanguageIdentificationOptions ไปยัง getClient() ดังนี้

Kotlin

val languageIdentifier = LanguageIdentification
        .getClient(LanguageIdentificationOptions.Builder()
                .setConfidenceThreshold(0.34f)
                .build())

Java

LanguageIdentifier languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient(
        new LanguageIdentificationOptions.Builder()
                .setConfidenceThreshold(0.34f)
                .build());

ดูภาษาที่เป็นไปได้ของสตริง

หากต้องการค่าความเชื่อมั่นของภาษาที่มีแนวโน้มมากที่สุดของสตริง ให้รับอินสแตนซ์ LanguageIdentifier แล้วส่งสตริงไปยังเมธอด identifyPossibleLanguages()

เช่น

Kotlin

val languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient()
languageIdentifier.identifyPossibleLanguages(text)
        .addOnSuccessListener { identifiedLanguages ->
            for (identifiedLanguage in identifiedLanguages) {
                val language = identifiedLanguage.languageTag
                val confidence = identifiedLanguage.confidence
                Log.i(TAG, "$language $confidence")
            }
        }
        .addOnFailureListener {
            // Model couldn’t be loaded or other internal error.
            // ...
        }

Java

LanguageIdentifier languageIdentifier =
        LanguageIdentification.getClient();
languageIdentifier.identifyPossibleLanguages(text)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<IdentifiedLanguage>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<IdentifiedLanguage> identifiedLanguages) {
                for (IdentifiedLanguage identifiedLanguage : identifiedLanguages) {
                    String language = identifiedLanguage.getLanguageTag();
                    float confidence = identifiedLanguage.getConfidence();
                    Log.i(TAG, language + " (" + confidence + ")");
                }
            }
        })
        .addOnFailureListener(
                new OnFailureListener() {
                    @Override
                    public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                        // Model couldn’t be loaded or other internal error.
                        // ...
                    }
                });

หากการเรียกสำเร็จ ระบบจะส่งรายการออบเจ็กต์ IdentifiedLanguage ไปยัง Listener ที่สำเร็จ จากออบเจ็กต์แต่ละรายการ คุณจะเห็นรหัส BCP-47 ของภาษา และความเชื่อมั่นว่าสตริงเป็นภาษานั้นๆ โปรดทราบว่าค่าเหล่านี้บ่งชี้ความเชื่อมั่นว่าสตริงทั้งหมดอยู่ในภาษาที่ระบุ ส่วน ML Kit จะระบุหลายภาษาในสตริงเดียว

โดยค่าเริ่มต้น ML Kit จะแสดงผลเฉพาะภาษาที่มีค่าความเชื่อมั่นอย่างน้อย 0.01 คุณเปลี่ยนเกณฑ์นี้ได้โดยการส่งออบเจ็กต์ LanguageIdentificationOptions ไปยัง getClient() ดังนี้

Kotlin

val languageIdentifier = LanguageIdentification
      .getClient(LanguageIdentificationOptions.Builder()
              .setConfidenceThreshold(0.5f)
              .build())

Java

LanguageIdentifier languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient(
      new LanguageIdentificationOptions.Builder()
              .setConfidenceThreshold(0.5f)
              .build());

หากไม่มีภาษาที่ตรงกับเกณฑ์นี้ รายการจะมี 1 รายการ โดยมีค่า und