تحديد لغة النص باستخدام "حزمة تعلُّم الآلة" على Android

يمكنك استخدام حزمة تعلّم الآلة لتحديد لغة سلسلة نصية. يمكنك الحصول على اللغة الأكثر احتمالاً للسلسلة النصية، بالإضافة إلى نقاط الثقة لجميع اللغات المحتملة للسلسلة النصية.

يتعرّف ML Kit على النصوص بأكثر من 100 لغة مختلفة باستخدام النصوص الأصلية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن التعرّف على النصوص المحوّلة إلى أحرف لاتينية باللغات العربية والبلغارية والصينية، اليونانية والهندية واليابانية والروسية. يمكنك الاطّلاع على القائمة الكاملة باللغات والنصوص المتاحة.

مُجمَّعةغير مجمّعة
اسم المكتبةcom.google.mlkit:language-idcom.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id
التنفيذيتم ربط النموذج بشكل ثابت بتطبيقك في مدّة التصميم.يتم تنزيل النموذج بشكل ديناميكي من خلال "خدمات Google Play".
تأثير حجم التطبيقزيادة في الحجم تبلغ 900 كيلوبايت تقريبًازيادة في الحجم تبلغ 200 كيلوبايت تقريبًا
وقت التهيئةالنموذج متاح على الفور.قد يكون عليك الانتظار إلى أن يتم تنزيل النموذج قبل استخدامه لأول مرة.

للتجربة:

  • يمكنك تجربة التطبيق النموذجي للاطّلاع على مثال على استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.

قبل البدء

  1. في ملف build.gradle على مستوى المشروع، تأكَّد من تضمين مستودع Maven من Google في كلّ من قسمَي buildscript وallprojects.

  2. أضِف الاعتماديات لحزمة تعلّم الآلة على Android إلى ملف Gradle على مستوى التطبيق في وحدتك، والذي يكون عادةً app/build.gradle. اختَر إحدى التبعيات التالية استنادًا إلى احتياجاتك:

    لتضمين النموذج مع تطبيقك:

    dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:language-id:17.0.6'
}

    لاستخدام النموذج في "خدمات 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. إذا اخترت استخدام النموذج في "خدمات Google Play"، يمكنك ضبط تطبيقك لتنزيل النموذج تلقائيًا على الجهاز بعد تثبيت تطبيقك من "متجر Play". لإجراء ذلك، أضِف الإعلان التالي إلى ملف AndroidManifest.xml الخاص بتطبيقك:

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

    يمكنك أيضًا التحقّق بشكل صريح من مدى توفّر النموذج وطلب تنزيله من خلال واجهة برمجة التطبيقات ModuleInstallClient API في "خدمات Google Play".

    إذا لم تفعِّل عمليات تنزيل النموذج في وقت التثبيت أو لم تطلب تنزيله بشكل صريح، يتم تنزيل النموذج في المرة الأولى التي تشغّل فيها المعرّف. لن تظهر أي نتائج للطلبات التي تقدّمها قبل اكتمال التنزيل.

تحديد لغة سلسلة نصية

لتحديد لغة سلسلة نصية، استدعِ LanguageIdentification.getClient() للحصول على مثيل من LanguageIdentifier، ثم مرِّر السلسلة النصية إلى طريقة identifyLanguage() في LanguageIdentifier.

على سبيل المثال:

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.
            // ...
        }

جافا

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.
                        // ...
                    }
                });

إذا نجح الاستدعاء، يتم تمرير رمز لغة BCP-47 إلى مستمع النجاح، ما يشير إلى لغة النص. إذا لم يتم رصد أي لغة بثقة، يتم تمرير الرمز und (غير محدّد).

تلقائيًا، لا تعرض حزمة تعلّم الآلة قيمة أخرى غير und إلا إذا حدّدت اللغة بمستوى موثوقية يبلغ 0.5 على الأقل. يمكنك تغيير هذا الحدّ من خلال تمرير عنصر LanguageIdentificationOptions إلى getClient():

Kotlin

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

جافا

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

الحصول على اللغات المحتملة لسلسلة نصية

للحصول على قيم الثقة للغات الأكثر احتمالاً لسلسلة نصية، احصل على مثيل من LanguageIdentifier ثم مرِّر السلسلة النصية إلى طريقة identifyPossibleLanguages().

على سبيل المثال:

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.
            // ...
        }

جافا

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.
                        // ...
                    }
                });

إذا نجح الاستدعاء، يتم تمرير قائمة بعناصر IdentifiedLanguage إلى مستمع النجاح. من كل عنصر، يمكنك الحصول على رمز BCP-47 للغة ومستوى الموثوقية بأنّ السلسلة النصية بهذه اللغة. يُرجى العِلم أنّ هذه القيم تشير إلى مستوى الموثوقية بأنّ السلسلة النصية بأكملها باللغة المحدّدة، ولا تحدّد حزمة تعلّم الآلة لغات متعددة في سلسلة نصية واحدة.

تلقائيًا، لا يعرض ML Kit سوى اللغات التي تبلغ قيم الثقة فيها 0.01 على الأقل. يمكنك تغيير هذا الحدّ من خلال تمرير عنصر LanguageIdentificationOptions إلى getClient():

Kotlin

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

جافا

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

إذا لم تستوفِ أي لغة هذا الحدّ، ستتضمّن القائمة عنصرًا واحدًا بالقيمة und.