Vous pouvez utiliser ML Kit pour identifier la langue d'une chaîne de texte. Vous pouvez obtenir la langue la plus probable de la chaîne, ainsi que les scores de confiance pour toutes les dans les différentes langues possibles de cette chaîne.
ML Kit reconnaît des textes dans plus de 100 langues différentes dans leur écriture native. Le texte romanisé est également reconnu pour les langues suivantes : arabe, bulgare, chinois, grec, hindi, japonais et russe. Consultez le liste complète des langages et scripts acceptés.
<ph type="x-smartling-placeholder">Groupée | Sans catégorie | |
---|---|---|
Nom de la bibliothèque | com.google.mlkit:language-id | com.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id |
Mise en œuvre | Le modèle est associé de manière statique à votre application au moment de la compilation. | Le modèle est téléchargé de manière dynamique via les services Google Play. |
Impact sur la taille de l'application | Augmentation de la taille d'environ 900 Ko. | Augmentation de la taille d'environ 200 Ko. |
Délai d'initialisation | Le modèle est disponible immédiatement. | Vous devrez peut-être attendre que le modèle soit téléchargé avant de l'utiliser pour la première fois. |
Essayer
- Testez l'application exemple pour : consultez un exemple d'utilisation de cette API.
Avant de commencer
<ph type="x-smartling-placeholder">Dans le fichier
build.gradle
au niveau du projet, veillez à inclure l'adresse e-mail de Google Dépôt Maven dans les sectionsbuildscript
etallprojects
.Ajoutez les dépendances des bibliothèques Android ML Kit au fichier fichier Gradle au niveau de l'application, généralement
app/build.gradle
. Choisissez l'une des options suivantes : les dépendances suivantes en fonction de vos besoins:Pour regrouper le modèle avec votre application:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:language-id:17.0.6' }
Pour utiliser le modèle dans les services Google Play:
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' }
Si vous choisissez d'utiliser le modèle dans les services Google Play, vous pouvez configurer votre application pour télécharger automatiquement le modèle sur l'appareil une fois l'application installé depuis le Play Store. Pour ce faire, ajoutez la déclaration suivante au fichier le fichier
AndroidManifest.xml
de votre application:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="langid" > <!-- To use multiple models: android:value="langid,model2,model3" --> </application>
Vous pouvez aussi vérifier explicitement la disponibilité du modèle et demander un téléchargement via API ModuleInstallClient des services Google Play.
Si vous n'activez pas le téléchargement du modèle au moment de l'installation ou le modèle est téléchargé la première fois que vous exécutez l'identifiant. Demandes que vous effectuez avant la fin du téléchargement ne produit aucun résultat.
Identifier la langue d'une chaîne
Pour identifier la langue d'une chaîne, appelez LanguageIdentification.getClient()
pour :
obtenez une instance de LanguageIdentifier
, puis transmettez la chaîne au
Méthode identifyLanguage()
de LanguageIdentifier
.
Exemple :
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: $languageCode") } } .addOnFailureListener { // Model couldn’t be loaded or other internal error. // ... }
Java
LanguageIdentifier languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient(); languageIdentifier.identifyLanguage(text) .addOnSuccessListener( new OnSuccessListener<String>() { @Override public void onSuccess(@Nullable String languageCode) { if (languageCode.equals("und")) { Log.i(TAG, "Can't identify language."); } else { Log.i(TAG, "Language: " + languageCode); } } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Model couldn’t be loaded or other internal error. // ... } });
Si l'appel aboutit, une
Le code de langue BCP-47 est
transmis à l'écouteur de réussite, indiquant la langue du texte. Si non
la langue est détectée avec certitude, le code
und
(indéterminé) est transmis.
Par défaut, ML Kit ne renvoie une valeur autre que und
uniquement lorsqu'il identifie
la langue avec un niveau de confiance d'au moins 0,5. Vous pouvez modifier ce paramètre
en transmettant un objet LanguageIdentificationOptions
à getClient()
:
Kotlin
val languageIdentifier = LanguageIdentification .getClient(LanguageIdentificationOptions.Builder() .setConfidenceThreshold(0.34f) .build())
Java
LanguageIdentifier languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient( new LanguageIdentificationOptions.Builder() .setConfidenceThreshold(0.34f) .build());
Obtenir les langues possibles d'une chaîne
Pour obtenir les valeurs de confiance des langues les plus probables d'une chaîne, obtenez une
instance de LanguageIdentifier
, puis transmettre la chaîne à la
identifyPossibleLanguages()
.
Exemple :
Kotlin
val languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient() languageIdentifier.identifyPossibleLanguages(text) .addOnSuccessListener { identifiedLanguages -> for (identifiedLanguage in identifiedLanguages) { val language = identifiedLanguage.languageTag val confidence = identifiedLanguage.confidence Log.i(TAG, "$language $confidence") } } .addOnFailureListener { // Model couldn’t be loaded or other internal error. // ... }
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. // ... } });
Si l'appel aboutit, une liste d'objets IdentifiedLanguage
est transmise à
écouteur de réussite. À partir de chaque objet, vous pouvez obtenir
le code BCP-47 du langage et
le niveau de confiance de la chaîne dans cette langue. Notez que
ces valeurs indiquent le niveau de confiance selon lequel la chaîne entière se trouve dans la
langue ; ML Kit n'identifie pas plusieurs langues dans une seule chaîne.
Par défaut, ML Kit ne renvoie que les langues dont le niveau de confiance est au moins égal
0,01. Vous pouvez modifier ce seuil en transmettant une
LanguageIdentificationOptions
objet vers
getClient()
:
Kotlin
val languageIdentifier = LanguageIdentification .getClient(LanguageIdentificationOptions.Builder() .setConfidenceThreshold(0.5f) .build())
Java
LanguageIdentifier languageIdentifier = LanguageIdentification.getClient( new LanguageIdentificationOptions.Builder() .setConfidenceThreshold(0.5f) .build());
Si aucune langue n'atteint ce seuil, la liste ne comporte qu'un élément, dont la valeur
und