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

ML Kit का इस्तेमाल करके, टेक्स्ट की स्ट्रिंग की भाषा की पहचान की जा सकती है. आपको स्ट्रिंग की सबसे संभावित भाषा के साथ-साथ, स्ट्रिंग की सभी संभावित भाषाओं के लिए कॉन्फ़िडेंस स्कोर भी मिल सकते हैं.

ML Kit, 100 से ज़्यादा अलग-अलग भाषाओं के टेक्स्ट को उनकी मूल स्क्रिप्ट में पहचानता है. इसके अलावा, रोमन लिपि में लिखे गए टेक्स्ट को अरेबिक, बुल्गारियन, 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 ऐप्लिकेशन 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 की डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह फ़ाइल 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:17.0.6'
   }
   

   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 आपको Google Play services में मॉडल का इस्तेमाल करना है, तो अपने ऐप्लिकेशन को इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि Play Store से ऐप्लिकेशन इंस्टॉल होने के बाद, मॉडल अपने-आप डिवाइस पर 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 की मदद से, मॉडल की उपलब्धता की साफ़ तौर पर जांच की जा सकती है. साथ ही, डाउनलोड करने का अनुरोध भी किया जा सकता है.

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

किसी स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करना

किसी स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करने के लिए, LanguageIdentifier का उदाहरण पाने के लिए LanguageIdentification.getClient() को कॉल करें. 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 BCP-47 भाषा कोड को, सफलता के बारे में बताने वाले लिसनर को भेजा जाता है. इससे टेक्स्ट की भाषा का पता चलता है. अगर किसी भाषा का पता नहीं चलता है, तो कोड und (पहचान नहीं की जा सकी) पास किया जाता है.

डिफ़ॉल्ट रूप से, ML Kit und के अलावा कोई दूसरी वैल्यू तब ही दिखाता है, जब वह भाषा की पहचान कम से कम 0.5 की कॉन्फ़िडेंस वैल्यू के साथ करता है. इस थ्रेशोल्ड को बदलने के लिए, LanguageIdentificationOptions ऑब्जेक्ट को getClient() में पास करें:

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 एक उदाहरण पाएं. इसके बाद, स्ट्रिंग को identifyPossibleLanguages() तरीके में 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, 'सफलता के बारे में सुनने वाला' फ़ंक्शन को भेजी जाती है. हर ऑब्जेक्ट से, भाषा का BCP-47 कोड और यह जानकारी मिल सकती है कि स्ट्रिंग उस भाषा में है या नहीं. ध्यान दें कि ये वैल्यू, इस बात की संभावना दिखाती हैं 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 की जानकारी दिखाता है जिनके कॉन्फ़िडेंस लेवल की वैल्यू कम से कम 0.01 हो. इस थ्रेशोल्ड को बदलने के लिए, LanguageIdentificationOptions ऑब्जेक्ट को getClient() में 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, जिसकी वैल्यू und होती है.