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所有预测的 字符串可能使用的语言。

机器学习套件可识别原生脚本中 100 多种不同的语言的文本。 此外，系统还可以识别用拉丁字母拼写的阿拉伯语、保加利亚语、中文 希腊语、印地语、日语和俄语。请参阅 受支持语言和脚本的完整列表。

<ph type="x-smartling-placeholder">
捆绑不分类显示
库名称com.google.mlkit:language-idcom.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id
实现模型在构建时静态关联到您的应用。模型通过 Google Play 服务动态下载。
应用大小影响大小会增加大约 900 KB。大小增加约 200 KB。
初始化时间模型立即可用。可能需要等到模型下载完毕后才能首次使用。

试试看

  • 您可以试用示例应用， 请查看此 API 的用法示例。

准备工作

<ph type="x-smartling-placeholder">

  1. 请务必在您的项目级 build.gradle 文件中添加 Google 的 buildscript 和 allprojects 部分中的 Maven 制品库。

  2. 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。请选择以下其中一项： 以下依赖项：

    如需将模型与应用捆绑，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'
}

    对于在 Google Play 服务中使用模型的情况：

    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. 如果您选择在 Google Play 服务中使用该模型，则可以配置 在应用下载完毕后，自动将模型下载到设备上 从 Play 商店安装的应用。为此，请将以下声明添加到 应用的 AndroidManifest.xml 文件：

    <application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="langid" >
      <!-- To use multiple models: android:value="langid,model2,model3" -->
</application>

    您还可以明确检查模型可用性，并请求通过 Google Play 服务 ModuleInstallClient API。

    如果您不启用安装时模型下载或请求明确下载， 模型。您提出的请求 在下载完成之前未产生任何结果。

识别字符串使用的语言

如需确定字符串使用的语言，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，将返回一个 BCP-47 语言代码 传递给成功监听器，表示文本的语言。如果拒绝 能够准确地检测到语言，则代码 传递 und（未确定）。

默认情况下，机器学习套件仅在识别出und 置信度值至少为 0.5 的语言。您可以更改此设置 通过向 getClient() 传递一个 LanguageIdentificationOptions 对象来达到阈值：

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

要获取字符串最可能使用的语言的置信度值，请获取 LanguageIdentifier 的实例，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，系统就会将 IdentifiedLanguage 对象列表传递给 成功监听器。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出现在 语言；机器学习套件不会在单个字符串中识别多种语言。

默认情况下，机器学习套件仅返回置信度值至少为 0.01。您可以更改此阈值，方法是传递 LanguageIdentificationOptions 对象 getClient()：

Kotlin

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

Java

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

如果没有语言符合此阈值，则此列表将包含一个值为 und。