Identifier la langue du texte avec ML Kit sur Android

Vous pouvez utiliser ML Kit pour identifier la langue d'une chaîne de texte. Vous pouvez obtenir la langue la plus probable de la chaîne, ainsi que des scores de confiance pour toutes les langues possibles de la chaîne.

ML Kit reconnaît du texte dans plus de 100 langues différentes dans ses scripts natifs. En outre, le texte romanisé est reconnu pour l'arabe, le bulgare, le chinois, le grec, l'hindi, le japonais et le russe. Consultez la liste complète des langages et scripts compatibles.

Essayer

• Jouez avec l'application exemple pour voir un exemple d'utilisation de cette API.

Avant de commencer

1. Dans le fichier build.gradle au niveau du projet, veillez à inclure le dépôt Maven de Google dans les sections buildscript et allprojects.

2. Ajoutez les dépendances des bibliothèques Android de ML Kit au fichier Gradle au niveau de l'application de votre module, qui est généralement app/build.gradle. Choisissez l'une des dépendances suivantes en fonction de vos besoins:

   Pour ajouter le modèle à votre application:

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

   Pour utiliser le modèle dans les services 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. Si vous choisissez d'utiliser le modèle dans les services Google Play, vous pouvez configurer votre application pour qu'elle télécharge automatiquement le modèle sur l'appareil une fois l'application installée à partir du Play Store. Pour ce faire, ajoutez la déclaration suivante au fichier AndroidManifest.xml de votre application:

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

   Vous pouvez également vérifier explicitement la disponibilité du modèle et demander le téléchargement via l'API ModuleInstallClient des services Google Play.

   Si vous n'activez pas les téléchargements de modèles au moment de l'installation ou ne demandez pas de téléchargement explicite, le modèle est téléchargé la première fois que vous exécutez l'identifiant. Les requêtes que vous effectuez avant la fin du téléchargement ne produisent aucun résultat.

Identifier la langue d'une chaîne

Pour identifier la langue d'une chaîne, appelez LanguageIdentification.getClient() pour obtenir une instance de LanguageIdentifier, puis transmettez la chaîne à la méthode identifyLanguage() de LanguageIdentifier.

Exemple :

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.
            // ...
        }
LanguageIdentificationActivity.kt

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.
                        // ...
                    }
                });
LanguageIdentificationActivity.java

Si l'appel aboutit, un code de langue BCP-47 est transmis à l'écouteur de réussite, indiquant la langue du texte. Si aucune langue n'est détectée avec certitude, le code und (indéterminé) est transmis.

Par défaut, ML Kit ne renvoie une valeur autre que und que lorsqu'il identifie la langue avec un indice de confiance d'au moins 0,5. Vous pouvez modifier ce seuil en transmettant un objet LanguageIdentificationOptions à getClient():

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

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

Obtenir les langues possibles d'une chaîne

Pour obtenir les valeurs de confiance des langues les plus probables d'une chaîne, obtenez une instance de LanguageIdentifier, puis transmettez la chaîne à la méthode identifyPossibleLanguages().

Exemple :

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.
            // ...
        }
LanguageIdentificationActivity.kt

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.
                        // ...
                    }
                });
LanguageIdentificationActivity.java

Si l'appel aboutit, une liste d'objets IdentifiedLanguage est transmise à l'écouteur de réussite. À partir de chaque objet, vous pouvez obtenir le code BCP-47 du langage et l'assurance que la chaîne est dans cette langue. Notez que ces valeurs indiquent avec confiance que la chaîne entière est dans la langue donnée. ML Kit n'identifie pas plusieurs langues dans une seule chaîne.

Par défaut, ML Kit ne renvoie que les langues dont le niveau de confiance est au moins égal à 0,01. Vous pouvez modifier ce seuil en transmettant un objet LanguageIdentificationOptions à getClient():

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

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

Si aucune langue n'atteint ce seuil, la liste comporte un élément, avec la valeur und.