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

टेक्स्ट की किसी स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करने के लिए, ML Kit का इस्तेमाल किया जा सकता है. आपको स्ट्रिंग की सबसे संभावित भाषा के साथ-साथ, स्ट्रिंग की सभी संभावित भाषाओं के लिए कॉन्फ़िडेंस स्कोर मिल सकते हैं.

ML Kit, 100 से ज़्यादा अलग-अलग भाषाओं में लिखे गए टेक्स्ट को उनकी मूल लिपियों में पहचान सकता है. इसके अलावा, ऐरेबिक, बल्गेरियन, चाइनीज़, ग्रीक, हिन्दी, जैपनीज़, और रशियन भाषा में लिखे गए रोमन स्क्रिप्ट वाले टेक्स्ट को भी पहचाना जा सकता है. सपोर्ट करने वाली भाषाओं और लिपियों की पूरी सूची देखें.

यह एपीआई, अनबंडल्ड लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके उपलब्ध है. इसे इस्तेमाल करने से पहले डाउनलोड करना ज़रूरी है. इसके अलावा, बंडल्ड लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके भी यह एपीआई उपलब्ध है. हालांकि, इससे आपके ऐप्लिकेशन का साइज़ बढ़ जाता है. इंस्टॉल करने के दोनों विकल्पों के बीच अंतर के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, यह गाइड देखें.

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

इसे आज़माएं

• इस एपीआई के इस्तेमाल का उदाहरण देखने के लिए, सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करें.

शुरू करने से पहले

इस एपीआई के लिए, Android का एपीआई लेवल 23 या उससे ऊपर का वर्शन ज़रूरी है. पक्का करें कि आपके ऐप्लिकेशन की बिल्ड फ़ाइल में, minSdkVersion की वैल्यू 23 या उससे ज़्यादा हो.

1. अपने प्रोजेक्ट-लेवल की build.gradle फ़ाइल में, पक्का करें कि आपने buildscript और allprojects दोनों सेक्शन में, Google की Maven रिपॉज़िटरी शामिल की हो.

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

   मॉडल को अपने ऐप्लिकेशन के साथ बंडल करने के लिए:

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

   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 आपने Google Play services में मॉडल का इस्तेमाल करने का विकल्प चुना है, तो अपने ऐप्लिकेशन को इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि Play Store से इंस्टॉल होने के बाद, मॉडल अपने-आप डिवाइस पर डाउनलोड हो जाए. इसके 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>
   

   इसके अलावा, मॉडल की उपलब्धता को साफ़ तौर पर देखा जा सकता है और Google Play services ModuleInstallClient APIके ज़रिए, डाउनलोड करने का अनुरोध किया जा सकता है.

   अगर आपने इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की है या साफ़ तौर पर डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया है, तो मॉडल, आइडेंटिफ़ायर को पहली बार चलाने पर डाउनलोड होता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले किए गए अनुरोधों से कोई नतीजा नहीं मिलता.

किसी स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करना

किसी स्ट्रिंग की भाषा की पहचान करने के लिए, LanguageIdentification.getClient() को कॉल करके LanguageIdentifier का इंस्टेंस पाएं. इसके बाद, स्ट्रिंग को LanguageIdentifier के identifyLanguage() तरीके में 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

अगर कॉल पूरा होता है, तो सफलता के लिसनर को a BCP-47 भाषा कोड पास किया जाता है. इससे टेक्स्ट की भाषा का पता चलता है. अगर किसी भाषा की पहचान नहीं हो पाती है, तो कोड und (अनडिटरमाइंड) पास किया जाता है.

डिफ़ॉल्ट रूप से, ML Kit, und के अलावा कोई वैल्यू तब ही दिखाता है, जब वह कम से कम 0.5 के कितना सटीक है के साथ भाषा की पहचान करता है. getClient() में LanguageIdentificationOptions ऑब्जेक्ट पास करके, इस थ्रेशोल्ड को बदला 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

किसी स्ट्रिंग की सबसे संभावित भाषाओं की कॉन्फ़िडेंस वैल्यू पाने के लिए, LanguageIdentifier का इंस्टेंस पाएं. इसके बाद, स्ट्रिंग को identifyPossibleLanguages() तरीके में 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 पूरा होता है, तो सफलता के लिसनर को IdentifiedLanguage ऑब्जेक्ट की सूची पास की जाती है. हर ऑब्जेक्ट से, भाषा का BCP-47 कोड और इस बात का कॉन्फ़िडेंस स्कोर पाया जा सकता है कि स्ट्रिंग उस भाषा में है. ध्यान दें कि इन वैल्यू से, इस बात का कॉन्फ़िडेंस स्कोर पता चलता है कि पूरी स्ट्रिंग, दी गई भाषा में है. ML Kit, एक स्ट्रिंग में एक से ज़्यादा भाषाओं की पहचान नहीं करता.

डिफ़ॉल्ट रूप से, ML Kit सिर्फ़ उन भाषाओं को दिखाता है जिनकी कॉन्फ़िडेंस वैल्यू कम से कम 0.01 होती है. getClient() में LanguageIdentificationOptions ऑब्जेक्ट पास करके, इस थ्रेशोल्ड को बदला 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 भाषा इस थ्रेशोल्ड को पूरा नहीं करती है, तो सूची में एक आइटम होता है. इसकी वैल्यू und होती है.