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在 Android 系统中使用机器学习套件识别文本的语言

您可以使用机器学习套件识别文本字符串使用的语言。您可以获取字符串最可能使用的语言，以及字符串可能使用的所有语言的置信度分数。

机器学习套件可在输入的文稿中识别出 100 多种不同语言的文本。此外，还可以识别用拉丁字母拼写的阿拉伯文、保加利亚文、中文、希腊文、印地文、日文和俄文。请参阅支持的语言和脚本的完整列表。

	捆绑	未捆绑
库名称	`com.google.mlkit:language-id`	`com.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id`
实现	模型在构建时会静态链接到您的应用。	模型会通过 Google Play 服务动态下载。
对应用大小的影响	大小增加约 900 KB。	大小增加约 200 KB。
初始化时间	模型可立即使用。	首次使用时可能需要等待模型下载完毕。

试试看

试用示例应用，了解此 API 的使用示例。

准备工作

此 API 需要 Android API 级别 21 或更高级别。确保您应用的 build 文件使用的 minSdkVersion 值为 21 或更高。

请务必在项目级 build.gradle 文件中的 buildscript 和 allprojects 部分添加 Google 的 Maven 代码库。

将 Android 版机器学习套件库的依赖项添加到模块的应用级 Gradle 文件（通常为 app/build.gradle）。根据您的需求选择以下某个依赖项：

如需将模型与您的应用捆绑在一起，请执行以下操作：

dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:language-id:17.0.6'
}

如需在 Google Play 服务中使用该模型，请执行以下操作：

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'
}

如果您选择在 Google Play 服务中使用模型，则可以将您的应用配置为在用户从 Play 商店安装您的应用后，自动将模型下载到设备。为此，请将以下声明添加到应用的 AndroidManifest.xml 文件中：
```
<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="langid" >
      
</application>
```
您还可以通过 Google Play 服务 ModuleInstallClient API 明确检查模型可用性并请求下载。

如果您未启用在安装时下载模型的选项或未请求显式下载，系统将在您首次运行标识符时下载模型。您在下载完毕之前提出的请求不会产生任何结果。

识别字符串使用的语言

如需识别字符串使用的语言，请调用 LanguageIdentification.getClient() 以获取 LanguageIdentifier 的实例，然后将字符串传递给 LanguageIdentifier 的 identifyLanguage() 方法。

例如：

Kotlin

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

Java

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

如果调用成功，系统会向成功监听器传递一个 BCP-47 语言代码，表示文本的语言。如果无法确定检测到的语言，则传递代码 und（未确定）。

默认情况下，机器学习套件仅在识别置信度值至少为 0.5 的语言时才会返回非 und 值。您可以通过将 LanguageIdentificationOptions 对象传递给 getClient() 来更改此阈值：

Kotlin

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

Java

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

获取字符串可能使用的语言

如需获取字符串最可能使用的语言的置信度值，请获取 LanguageIdentifier 的一个实例，然后将字符串传递给 identifyPossibleLanguages() 方法。

例如：

Kotlin

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

Java

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

如果调用成功，系统会向成功监听器传递一组 IdentifiedLanguage 对象。您可以从每个对象获取语言的 BCP-47 代码以及字符串使用该语言的置信度。请注意，这些值表示整个字符串使用给定语言的置信度；如果一个字符串中使用了多种语言，那么机器学习套件将无法识别。

默认情况下，机器学习套件仅返回置信度值至少为 0.01 的语言。您可以通过将 LanguageIdentificationOptions 对象传递给 getClient() 来更改此阈值：

Kotlin

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

Java

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

如果没有语言满足此阈值，则此列表将包含一个值为 und 的项。