Identyfikacja języka
    
    
      
    
    
      
      Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
    
    
      
      Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
    
  
  
      
    
  
  
  
  
  
    
  
  
    
    
    
    
    
  
  
    
    
    

Za pomocą dostępnego na urządzeniu interfejsu API do identyfikacji języka w ML Kit możesz określić język ciągu tekstowego.
Identyfikacja języka może być przydatna podczas pracy z tekstem przekazywanym przez użytkownika, w przypadku którego często nie ma żadnych informacji o języku.
iOS
Android
   
  
Najważniejsze funkcje
- Obsługa wielu języków. Identyfikuje ponad sto różnych języków. Zobacz pełną listę. 
- Obsługa tekstu alfabetu łacińskiego. Rozpoznaje tekst w języku arabskim, bułgarskim, greckim, hindi, japońskim, rosyjskim i chińskim zarówno w języku ojczystym, jak i zromanizowanym. 
Przykładowe wyniki
  | Prosta identyfikacja języka | 
|---|
  
    | „Mój podusznik jest pełen węgorzy”. | en(polski) | 
  
    | „Dao shan xue hai” | zh-Latn(chiński łaciński) | 
  
    | „ph'nglui mglw'nafh wgah'nagl fhtagn” | und(nie określono) | 
  | Rozkład ufności | 
|---|
  
    | "miły szturm" | en(0,52)
 fr(0,44)
 ca(0,03) | 
  
  
  
  
 
  
    
    
      
       
    
    
  
  
  O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
  Ostatnia aktualizacja: 2025-10-29 UTC.
  
  
  
    
      [null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-10-29 UTC."],[],["ML Kit's on-device API identifies the language of text strings, supporting over one hundred languages, including romanized versions of Arabic, Bulgarian, Greek, Hindi, Japanese, Russian, and Chinese. It's designed for user-provided text that lacks language information. The API outputs language codes (e.g., `en` for English) or `und` for undetermined. For ambiguous cases, it provides a confidence distribution across multiple languages (e.g., `en` (0.52), `fr` (0.44)).\n"]]