Android पर एमएल किट की मदद से टेक्स्ट की भाषा की पहचान करना

टेक्स्ट की किसी स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करने के लिए, एमएल किट का इस्तेमाल किया जा सकता है. स्ट्रिंग की सबसे संभावित भाषा के साथ-साथ, स्ट्रिंग की सभी संभावित भाषाओं के लिए कॉन्फ़िडेंस स्कोर भी पाए जा सकते हैं.

ML Kit की मदद से, 100 से ज़्यादा अलग-अलग भाषाओं में लिखे टेक्स्ट की पहचान की जाती है. इसके अलावा, रोमन भाषा में लिखे टेक्स्ट को ऐरेबिक, बुल्गारियन, चाइनीज़, ग्रीक, हिन्दी, जैपनीज़, और रशियन भाषा के लिए भी पहचाना जा सकता है. इस्तेमाल की जा सकने वाली भाषाओं और स्क्रिप्ट की पूरी सूची देखें.

यह एपीआई, बंडल नहीं की गई ऐसी लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके उपलब्ध है जिसे इस्तेमाल करने से पहले डाउनलोड करना ज़रूरी है. इसके अलावा, आप इस एपीआई के लिए बंडल की गई लाइब्रेरी का भी इस्तेमाल कर सकते हैं, जो आपके ऐप्लिकेशन का साइज़ बढ़ाती है. इंस्टॉल करने के दो तरीकों के बीच के अंतर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, यह गाइड देखें.

	बंडल किए गए	अनबंडल किए गए
लाइब्रेरी का नाम	com.google.mlkit:language-id	com.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id
लागू करना	बिल्ड के समय मॉडल, आपके ऐप्लिकेशन से स्टैटिक रूप से लिंक होता है.	मॉडल को Google Play Services की मदद से डाइनैमिक तौर पर डाउनलोड किया जाता है.
ऐप्लिकेशन के साइज़ का असर	साइज़ करीब 900 केबी बढ़ाया जा सकता है.	करीब 200 केबी का साइज़ बढ़ाया जा सकता है.
प्रोसेस शुरू होने में लगने वाला समय	मॉडल तुरंत उपलब्ध है.	पहली बार इस्तेमाल करने से पहले मॉडल डाउनलोड होने तक इंतज़ार करना पड़ सकता है.

इसे आज़माएं

• इस एपीआई के इस्तेमाल का उदाहरण देखने के लिए, ऐप्लिकेशन के नमूने पर जाएं.

शुरू करने से पहले

इस एपीआई का इस्तेमाल करने के लिए, Android एपीआई लेवल 21 या उसके बाद का वर्शन होना ज़रूरी है. पक्का करें कि आपके ऐप्लिकेशन की बिल्ड फ़ाइल, 21 या उससे ज़्यादा की minSdkVersion वैल्यू का इस्तेमाल करती हो.

1. अपनी प्रोजेक्ट-लेवल की build.gradle फ़ाइल में, अपने buildscript और allprojects, दोनों सेक्शन में Google की Maven का डेटा स्टोर करने की जगह को शामिल करना न भूलें.

2. ML Kit की Android लाइब्रेरी के लिए, अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल की ग्रेडल फ़ाइल में डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह app/build.gradle होती है. अपनी ज़रूरत के हिसाब से इनमें से कोई एक डिपेंडेंसी चुनें:

   अपने ऐप्लिकेशन के साथ मॉडल को बंडल करने के लिए:

   dependencies {
     // ...
     // Use this dependency to bundle the model with your app
     implementation 'com.google.mlkit:language-id:17.0.4'
   }
   

   Google Play Services में मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए:

   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. अगर Google Play services में इस मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है, तो ऐप्लिकेशन को इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि Play Store से ऐप्लिकेशन इंस्टॉल होने के बाद, मॉडल डिवाइस पर अपने-आप डाउनलोड हो जाए. ऐसा करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन की AndroidManifest.xml फ़ाइल में यह एलान जोड़ें:

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

   आपके पास मॉडल की उपलब्धता की जानकारी भी देखने का विकल्प होता है. साथ ही, Google Play services के moduleInstallClient API की मदद से, मॉडल को डाउनलोड करने का अनुरोध किया जा सकता है.

   अगर इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की जाती है या अश्लील कॉन्टेंट डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया जाता है, तो पहली बार आइडेंटिफ़ायर चलाने पर मॉडल को डाउनलोड किया जाता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले किए गए अनुरोध का कोई नतीजा नहीं मिलता.

स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करना

स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करने के लिए, LanguageIdentifier का इंस्टेंस पाने के लिए LanguageIdentification.getClient() को कॉल करें. इसके बाद, स्ट्रिंग को LanguageIdentifier के identifyLanguage() तरीके को पास करें.

उदाहरण के लिए:

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

कॉल हो जाने पर, BCP-47 भाषा कोड, कॉल में शामिल होने वाले लिसनर को पास किया जाता है. यह मैसेज की भाषा के बारे में बताता है. अगर सही से किसी भी भाषा की पहचान नहीं होती है, तो कोड und (तय नहीं किया गया) पास किया जाता है.

डिफ़ॉल्ट रूप से, ML Kit und के बजाय सिर्फ़ तब कोई वैल्यू दिखाता है, जब यह कम से कम 0.5 के कॉन्फ़िडेंस वैल्यू वाली भाषा की पहचान करता है. इस थ्रेशोल्ड को बदलने के लिए, LanguageIdentificationOptions ऑब्जेक्ट को getClient() पर पास किया जा सकता है:

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

किसी स्ट्रिंग की संभावित भाषाएं पाना

स्ट्रिंग की सबसे ज़्यादा संभावित भाषाओं की कॉन्फ़िडेंस वैल्यू पाने के लिए, LanguageIdentifier का इंस्टेंस पाएं. इसके बाद, स्ट्रिंग को identifyPossibleLanguages() तरीके को पास करें.

उदाहरण के लिए:

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

अगर कॉल हो जाता है, तो IdentifiedLanguage ऑब्जेक्ट की सूची, सक्सेस लिसनर को भेजी जाती है. हर ऑब्जेक्ट से, भाषा का BCP-47 कोड और यह भरोसा किया जा सकता है कि स्ट्रिंग उस भाषा में है. ध्यान दें कि इन वैल्यू से पता चलता है कि पूरी स्ट्रिंग, दी गई भाषा में है. ML किट एक स्ट्रिंग में कई भाषाओं की पहचान नहीं करता.

डिफ़ॉल्ट रूप से, ML किट सिर्फ़ उन भाषाओं को दिखाता है जिनकी कॉन्फ़िडेंस वैल्यू कम से कम 0.01 होती है. इस थ्रेशोल्ड को बदलने के लिए, LanguageIdentificationOptions ऑब्जेक्ट को getClient() पर पास किया जा सकता है:

Kotlin

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

Java

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

अगर कोई भी भाषा इस थ्रेशोल्ड को पूरा नहीं करती, तो सूची में एक आइटम होगा, जिसकी वैल्यू und होगी.