Firebase ML Kit 101: идентификация языка

Определение языка - это процесс определения языка текста.

В настоящее время мобильные приложения используются во всех частях мира разными пользователями, говорящими на разных языках. Идентификация языка может помочь вам понять язык вашего пользователя и персонализировать ваше приложение на его основе.

С помощью API идентификации языка ML Kit вы можете идентифицировать более 100 различных языков как в родном, так и в латинизированном сценарии.

Серия Firebase ML Kit

В этой серии статей мы подробно рассмотрим различные API-интерфейсы ML Kit, которые он предлагает ...

Firebase ML Kit 101: Введение
Firebase ML Kit 101: распознавание текста
Firebase ML Kit 101: Распознавание лиц
Firebase ML Kit 101: сканирование штрих-кода
Firebase ML Kit 101: маркировка изображений
Firebase ML Kit 101: признание достопримечательностей
Firebase ML Kit 101: определение языка (здесь)
Firebase ML Kit 101: умный ответ

Давайте рассмотрим API определения языка для ML Kit и то, как мы можем интегрировать его в наши приложения.

Давайте код!

Шаг 1. Добавьте Firebase в свое приложение

Конечно! Вы можете добавить Firebase в свое приложение, выполнив действия, указанные здесь.

Шаг 2. Включите зависимости

Вам необходимо включить зависимости ML Kit в файл build.gradle уровня приложения.

dependencies {
  // ...
  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:18.1.1'
  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-language-id-model:18.0.2'
}

Шаг 3: Получите! - текст

Модель идентификации языка требует для идентификации текст в виде строки. Независимо от того, получаете ли вы этот текст из EditText или API преобразования речи в текст, решать вам.

Шаг 4: Установите! - модель

Пришло время подготовить нашу модель языковой идентификации.

val languageIdentifier = FirebaseNaturalLanguage.getInstance()
        .languageIdentification

Вы также можете изменить порог достоверности вашей языковой модели идентификации, передав ей объект FirebaseLanguageIdentificationOptions.

val options = FirebaseLanguageIdentificationOptions.Builder()
        .setConfidenceThreshold(0.2F)
        .build()
val languageIdentifier = FirebaseNaturalLanguage.getInstance()
        .getLanguageIdentification(options)

Шаг 5: Гооо!

Наконец, мы можем передать наш текст в модель для идентификации языка.

languageIdentifier.identifyLanguage(text)
        .addOnSuccessListener {
            // Task completed successfully
        }
        .addOnFailureListener {
            // Task failed with an exception
        }

Шаг 6. Извлеките информацию

Вуаля! Вот и все!
Если идентификация языка прошла успешно, успешный слушатель получит языковой код BCP-47 для этого языка. Если модель не обнаружила какой-либо язык, прослушиватель успеха получит und (не определено).

Полный список всех поддерживаемых языков можно найти здесь.

Вы можете извлечь эту информацию следующим образом.