टेक्स्ट की स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करने के लिए एमएल किट का इस्तेमाल किया जा सकता है. आपको स्ट्रिंग की सबसे ज़्यादा संभावना वाली भाषा का पता चल सकता है. साथ ही, स्ट्रिंग की संभावित भाषाओं के लिए कॉन्फ़िडेंस स्कोर भी पाया जा सकता है.
ML Kit, अपनी स्थानीय स्क्रिप्ट में 100 से ज़्यादा अलग-अलग भाषाओं में मौजूद टेक्स्ट की पहचान करता है. इसके अलावा, रोमन लिपि में लिखे गए टेक्स्ट को ऐरेबिक, बल्गेरियन, चाइनीज़, ग्रीक, हिन्दी, जैपनीज़, और रशियन के लिए पहचाना जा सकता है. इस्तेमाल की जा सकने वाली भाषाओं और स्क्रिप्ट की पूरी सूची देखें.
बंडल किए गए | अनबंडल किए गए | |
---|---|---|
लाइब्रेरी का नाम | com.google.mlkit:language-id | com.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id |
लागू करना | बिल्ड के दौरान, मॉडल आपके ऐप्लिकेशन से स्टैटिक रूप से लिंक होता है. | मॉडल को Google Play services की मदद से, डाइनैमिक रूप से डाउनलोड किया जाता है. |
ऐप्लिकेशन के साइज़ का असर | साइज़ करीब 900 केबी बढ़ जाता है. | साइज़ करीब 200 केबी बढ़ जाता है. |
प्रोसेस शुरू होने में लगने वाला समय | मॉडल तुरंत उपलब्ध हो जाता है. | पहली बार इस्तेमाल करने से पहले, मॉडल के डाउनलोड होने तक इंतज़ार करना पड़ सकता है. |
इसे आज़माएं
- एपीआई के इस्तेमाल का उदाहरण देखने के लिए, सैंपल ऐप्लिकेशन इस्तेमाल करें.
वेब कंटेनर इंस्टॉल करने से पहले
प्रोजेक्ट-लेवल की
build.gradle
फ़ाइल में, पक्का करें कि आपनेbuildscript
औरallprojects
, दोनों सेक्शन में Google की Maven रिपॉज़िटरी को शामिल किया हो.अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की Gradle फ़ाइल में ML Kit Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें, जो आम तौर पर
app/build.gradle
होती है. अपनी ज़रूरतों के हिसाब से इनमें से कोई एक डिपेंडेंसी चुनें:अपने ऐप्लिकेशन के साथ मॉडल को बंडल करने के लिए:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:language-id:17.0.5' }
Google Play Services में मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए:
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' }
अगर आपने Google Play Services में मॉडल का इस्तेमाल करने का विकल्प चुना है, तो आपके पास इस मॉडल को इस तरह कॉन्फ़िगर करने का विकल्प है कि Play Store से ऐप्लिकेशन इंस्टॉल होने के बाद, वह मॉडल आपके डिवाइस पर अपने-आप डाउनलोड हो जाए. ऐसा करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन की
AndroidManifest.xml
फ़ाइल में यह एलान जोड़ें:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="langid" > <!-- To use multiple models: android:value="langid,model2,model3" --> </application>
आपके पास मॉडल की उपलब्धता को देखने का विकल्प भी है. साथ ही, Google Play services ModuleInstallClient API की मदद से, डाउनलोड करने का अनुरोध किया जा सकता है.
अगर इंस्टॉल के समय मॉडल को डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की जाती या अश्लील फ़ाइल डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया जाता, तो पहली बार आइडेंटिफ़ायर रन करने पर मॉडल डाउनलोड हो जाता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले, आपके जो अनुरोध किए जाते हैं उनका कोई नतीजा नहीं मिलता.
स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करना
किसी स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करने के लिए, LanguageIdentifier
का इंस्टेंस पाने के लिए LanguageIdentification.getClient()
को कॉल करें. इसके बाद, स्ट्रिंग को LanguageIdentifier
के identifyLanguage()
तरीके का इस्तेमाल करें.
उदाहरण के लिए:
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: $languageCode") } } .addOnFailureListener { // Model couldn’t be loaded or other internal error. // ... }
Java
LanguageIdentifier languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient(); languageIdentifier.identifyLanguage(text) .addOnSuccessListener( new OnSuccessListener<String>() { @Override public void onSuccess(@Nullable String languageCode) { if (languageCode.equals("und")) { Log.i(TAG, "Can't identify language."); } else { Log.i(TAG, "Language: " + languageCode); } } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Model couldn’t be loaded or other internal error. // ... } });
अगर कॉल पूरा होता है, तो
सक्सेस लिसनर को एक BCP-47 भाषा कोड
भेजा जाता है. इससे टेक्स्ट की भाषा का पता चलता है. अगर किसी भाषा का पक्के तौर पर पता नहीं चल पाता है, तो कोड und
(पहले से तय नहीं) को पास किया जाता है.
डिफ़ॉल्ट रूप से, एमएल किट und
के अलावा कोई और वैल्यू सिर्फ़ तब दिखाता है, जब वह कम से कम 0.5 कॉन्फ़िडेंस वैल्यू वाली भाषा की पहचान करती है. LanguageIdentificationOptions
ऑब्जेक्ट को getClient()
पर पास करके, इस थ्रेशोल्ड को बदला जा सकता है:
Kotlin
val languageIdentifier = LanguageIdentification .getClient(LanguageIdentificationOptions.Builder() .setConfidenceThreshold(0.34f) .build())
Java
LanguageIdentifier languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient( new LanguageIdentificationOptions.Builder() .setConfidenceThreshold(0.34f) .build());
स्ट्रिंग के लिए संभावित भाषाएं पाना
सबसे ज़्यादा संभावना वाली भाषाओं की कॉन्फ़िडेंस वैल्यू पाने के लिए, LanguageIdentifier
का इंस्टेंस पाएं. इसके बाद, स्ट्रिंग को identifyPossibleLanguages()
तरीके में पास करें.
उदाहरण के लिए:
Kotlin
val languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient() languageIdentifier.identifyPossibleLanguages(text) .addOnSuccessListener { identifiedLanguages -> for (identifiedLanguage in identifiedLanguages) { val language = identifiedLanguage.languageTag val confidence = identifiedLanguage.confidence Log.i(TAG, "$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. // ... } });
कॉल पूरा होने पर, सक्सेस लिसनर को IdentifiedLanguage
ऑब्जेक्ट की सूची पास की जाती है. हर ऑब्जेक्ट से, आपको भाषा का BCP-47 कोड मिल सकता है. साथ ही, यह भी पता चल सकता है कि स्ट्रिंग उस भाषा में है या नहीं. ध्यान दें कि ये वैल्यू इस बात का भरोसा दिलाती हैं कि पूरी स्ट्रिंग, दी गई भाषा में है. एमएल किट किसी एक स्ट्रिंग में कई भाषाओं की पहचान नहीं करती.
डिफ़ॉल्ट रूप से, ML Kit सिर्फ़ ऐसी भाषाएं दिखाता है जो कम से कम
0.01 कॉन्फ़िडेंस वैल्यू होती हैं. इस थ्रेशोल्ड को बदलने के लिए,
LanguageIdentificationOptions
ऑब्जेक्ट को getClient()
पर पास करें:
Kotlin
val languageIdentifier = LanguageIdentification .getClient(LanguageIdentificationOptions.Builder() .setConfidenceThreshold(0.5f) .build())
Java
LanguageIdentifier languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient( new LanguageIdentificationOptions.Builder() .setConfidenceThreshold(0.5f) .build());
अगर कोई भी भाषा इस थ्रेशोल्ड को पूरा नहीं करती है, तो सूची में एक आइटम होगा, जिसकी वैल्यू
und
होगी.