Android पर एमएल किट की मदद से, टेक्स्ट की भाषा की पहचान करना

टेक्स्ट की स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करने के लिए, ML Kit का इस्तेमाल किया जा सकता है. आपको स्ट्रिंग की सबसे संभावित भाषा के साथ-साथ, स्ट्रिंग की सभी संभावित भाषाओं के लिए कॉन्फ़िडेंस स्कोर भी मिल सकता है.

ML Kit, 100 से ज़्यादा भाषाओं में लिखे गए टेक्स्ट को उनकी मूल स्क्रिप्ट में पहचान सकता है. इसके अलावा, रोमन लिपि में लिखे गए टेक्स्ट को ऐरेबिक, बुल्गेरियन, चाइनीज़, ग्रीक, हिन्दी, जैपनीज़, और रशियन भाषा में पहचाना जा सकता है. इस्तेमाल की जा सकने वाली भाषाओं और स्क्रिप्ट की पूरी सूची देखें.

इसे आज़माएं

• इस एपीआई के इस्तेमाल का उदाहरण देखने के लिए, सैंपल के तौर पर मिले ऐप्लिकेशन को आज़माएं.

शुरू करने से पहले

1. प्रोजेक्ट-लेवल की build.gradle फ़ाइल में, buildscript और allprojects, दोनों सेक्शन में Google की Maven रिपॉज़िटरी को शामिल करना न भूलें.

2. अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की gradle फ़ाइल में, ML Kit की Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह फ़ाइल app/build.gradle होती है. अपनी ज़रूरत 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:17.0.6'
   }
   

   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'
   }
   

3. अगर आपने Google Play Services में मॉडल का इस्तेमाल करने का विकल्प चुना है, तो अपने ऐप्लिकेशन को इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि Play Store से ऐप्लिकेशन इंस्टॉल होने के बाद, मॉडल डिवाइस पर अपने-आप डाउनलोड हो जाए. इसके 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>
   

   Google Play services के ModuleInstallClient API का इस्तेमाल करके, मॉडल की उपलब्धता की जांच की जा सकती है और उसे डाउनलोड करने का अनुरोध किया जा सकता है.

   अगर आपने इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की है या साफ़ तौर पर डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया है, तो आइडेंटिफ़ायर को पहली बार चलाने पर मॉडल डाउनलोड हो जाता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले किए गए अनुरोधों के नतीजे नहीं मिलते.

किसी स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करना

किसी स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करने के लिए, LanguageIdentification.getClient() को कॉल करें. इससे आपको LanguageIdentifier का इंस्टेंस मिलेगा. इसके बाद, स्ट्रिंग को LanguageIdentifier के identifyLanguage() तरीके में पास करें.

उदाहरण के लिए:

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

अगर कॉल पूरा हो जाता है, तो सक्सेस लिसनर को BCP-47 भाषा कोड पास किया जाता है. इससे टेक्स्ट की भाषा का पता चलता है. अगर किसी भाषा का पता नहीं चलता है, तो कोड und (तय नहीं है) पास किया जाता है.

डिफ़ॉल्ट रूप से, ML Kit und के अलावा कोई अन्य वैल्यू सिर्फ़ तब दिखाता है, जब वह कम से कम 0.5 की कितना सटीक है के साथ भाषा की पहचान करता है. getClient() में LanguageIdentificationOptions ऑब्जेक्ट को पास करके, इस थ्रेशोल्ड को बदला जा सकता है:

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

किसी स्ट्रिंग की संभावित भाषाएं पाना

किसी स्ट्रिंग की सबसे संभावित भाषाओं की कॉन्फ़िडेंस वैल्यू पाने के लिए, LanguageIdentifier का इंस्टेंस पाएं. इसके बाद, स्ट्रिंग को identifyPossibleLanguages() तरीके से पास करें.

उदाहरण के लिए:

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

अगर कॉल पूरा हो जाता है, तो IdentifiedLanguage ऑब्जेक्ट की सूची, सक्सेस लिसनर को पास की जाती है. हर ऑब्जेक्ट से, भाषा का BCP-47 कोड और इस बात का भरोसा मिलता है कि स्ट्रिंग उसी भाषा में है. ध्यान दें कि इन वैल्यू से पता चलता है कि पूरी स्ट्रिंग, दी गई भाषा में है. ML Kit, एक ही स्ट्रिंग में कई भाषाओं की पहचान नहीं करता.

डिफ़ॉल्ट रूप से, ML Kit सिर्फ़ उन भाषाओं को दिखाता है जिनकी कॉन्फ़िडेंस वैल्यू कम से कम 0.01 होती है. इस थ्रेशोल्ड को बदलने के लिए, getClient() में LanguageIdentificationOptions ऑब्जेक्ट पास करें:

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

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 होता है. इसकी वैल्यू und होती है.