Android용 언어 감지 가이드

MediaPipe 언어 감지기 태스크를 사용하면 텍스트의 언어를 식별할 수 있습니다. 이 안내에서는 Android 앱에서 언어 감지기를 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 안내에 설명된 코드 샘플은 GitHub에서 제공됩니다.

데모에서 이 작업의 작동 방식을 확인할 수 있습니다. 이 태스크의 기능, 모델, 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 개요를 참조하세요.

코드 예시

언어 감지기의 예시 코드는 이 작업을 참고용으로 간단하게 구현합니다. 이 코드를 사용하면 이 태스크를 테스트하고 자체 언어 감지 기능 빌드를 시작할 수 있습니다. GitHub에서 언어 감지기 예시 코드를 찾아볼 수 있습니다.

코드 다운로드

다음 안내에서는 git 버전 제어 명령줄 도구를 사용하여 예시 코드의 로컬 사본을 만드는 방법을 보여줍니다.

예시 코드를 다운로드하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 다음 명령어를 사용하여 git 저장소를 클론합니다. 
    git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
  2. 필요한 경우 스파스 결제를 사용하도록 git 인스턴스를 구성하여 언어 감지기 예시 앱의 파일만 갖게 합니다. 
    cd mediapipe
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set examples/languagedetector/android

Android 스튜디오로 예를 설정하고 실행하는 방법에 관한 안내는 Android 설정 가이드의 코드 설정 예를 참고하세요.

주요 구성요소

다음 파일에는 텍스트 분류 예시 앱에 중요한 코드가 포함되어 있습니다.

  • LanguageDetectorHelper.kt - 언어 감지기를 초기화하고 모델 선택을 처리합니다.
  • ResultsAdapter.kt - 감지 결과를 처리하고 형식을 지정합니다.
  • MainActivity.kt - LanguageDetectorHelper 및 ResultsAdapter 호출을 포함하여 애플리케이션을 구현합니다.

설정

이 섹션에서는 특히 언어 감지기를 사용하기 위해 개발 환경과 코드 프로젝트를 설정하는 주요 단계를 설명합니다. 플랫폼 버전 요구사항을 포함하여 MediaPipe 작업을 사용하기 위한 개발 환경 설정에 관한 일반적인 정보는 Android 설정 가이드를 참고하세요.

종속 항목

언어 감지기는 com.google.mediapipe:tasks-text 라이브러리를 사용합니다. 이 종속 항목을 Android 앱 개발 프로젝트의 build.gradle 파일에 추가합니다. 다음 코드를 사용하여 필요한 종속 항목을 가져올 수 있습니다.

dependencies {
    implementation 'com.google.mediapipe:tasks-text:latest.release'
}

모델

MediaPipe 언어 감지기 작업에는 이 작업과 호환되는 학습된 모델이 필요합니다. 언어 감지기에 사용할 수 있는 학습된 모델에 대한 자세한 내용은 작업 개요 모델 섹션을 참조하세요.

모델을 선택 및 다운로드한 후 프로젝트 디렉터리에 저장합니다.

<dev-project-root>/src/main/assets

ModelName 매개변수 내에 모델의 경로를 지정합니다.

할 일 만들기

createFrom...() 함수 중 하나를 사용하여 작업을 만들 수 있습니다. createFromOptions() 함수는 언어 감지기의 구성 옵션을 허용합니다. createFromFile() 팩토리 함수를 사용하여 작업을 초기화할 수도 있습니다. createFromFile() 함수는 학습된 모델 파일의 상대 또는 절대 경로를 허용합니다. 태스크 구성에 대한 자세한 내용은 구성 옵션을 참조하세요.

다음 코드는 이 태스크를 만들고 구성하는 방법을 보여줍니다.

// For creating a language detector instance:
LanguageDetectorOptions options =
       LanguageDetectorOptions.builder()
       .setBaseOptions(
          BaseOptions.builder()
            .setModelAssetPath(modelPath)
            .build()
          )
       .build();
LanguageDetector languageDetector = LanguageDetector.createFromOptions(context, options);

작업을 만드는 방법의 예는 코드 예시 LanguageDetectorHelper 클래스 initDetector() 함수에서 확인할 수 있습니다.

구성 옵션

이 작업에는 다음과 같은 Android 앱용 구성 옵션이 있습니다.

옵션 이름 설명 값 범위 기본값
maxResults 반환할 최고 점수가 매겨진 언어 예상 검색어의 최대 개수를 설정합니다(선택사항). 이 값이 0보다 작으면 사용 가능한 모든 결과가 반환됩니다. 모든 양수 -1
scoreThreshold 모델 메타데이터에서 제공된 값 (있는 경우)을 재정의하는 예측 점수 임곗값을 설정합니다. 이 값보다 낮은 결과는 거부됩니다. 모든 플로팅 설정되지 않음
categoryAllowlist 허용되는 언어 코드의 선택적 목록을 설정합니다. 비어 있지 않으면 언어 코드가 이 세트에 없는 언어 예측은 필터링됩니다. 이 옵션은 categoryDenylist와 함께 사용할 수 없으며 두 옵션을 모두 사용하면 오류가 발생합니다. 모든 문자열 설정되지 않음
categoryDenylist 허용되지 않는 언어 코드의 목록(선택사항)을 설정합니다. 비어 있지 않으면 언어 코드가 이 세트에 있는 언어 예측은 필터링됩니다. 이 옵션은 categoryAllowlist와 상호 배타적이며 둘 다 사용하면 오류가 발생합니다. 모든 문자열 설정되지 않음

데이터 준비

언어 감지기는 텍스트 (String) 데이터와 함께 작동합니다. 이 태스크는 토큰화와 텐서 전처리를 포함하여 데이터 입력 사전 처리를 처리합니다. 모든 사전 처리는 detect() 함수 내에서 처리됩니다. 사전에 입력 텍스트를 사전 처리할 필요는 없습니다.

String inputText = "Some input text for the language detector";

작업 실행

언어 감지기는 LanguageDetector.detect() 메서드를 사용하여 입력 텍스트를 처리하고 텍스트의 언어를 예측합니다. 앱에서 Android 사용자 인터페이스 스레드가 차단되지 않도록 하려면 감지 실행에 별도의 실행 스레드를 사용해야 합니다.

다음 코드는 별도의 실행 스레드를 사용하여 작업 모델로 처리를 실행하는 방법을 보여줍니다.

// Predict the language of the input text.
fun classify(text: String) {
    executor = ScheduledThreadPoolExecutor(1)

    executor.execute {
        val results = languageDetector.detect(text)
        listener.onResult(results)
    }
}

작업 실행 방법의 예는 코드 예시 LanguageDetectorHelper 클래스 detect() 함수에서 확인할 수 있습니다.

결과 처리 및 표시

언어 감지기는 언어 예측 목록과 해당 예측의 확률로 구성된 LanguageDetectorResult를 출력합니다. 언어 카테고리는 모델에 정의됩니다. 사용 중인 모델에 대한 자세한 내용은 작업 개요 모델 섹션을 참조하세요.

다음은 이 작업의 출력 데이터 예를 보여줍니다.

LanguageDetectorResult:
  LanguagePrediction #0:
    language_code: "fr"
    probability: 0.999781

이 결과는 입력 텍스트 "Il y a beaucoup de bouches qui parlent et fort peu de têtes qui pensent."에서 모델을 실행하여 얻은 것입니다.

코드 예시 ResultsAdapter 클래스와 ViewHolder 내부 클래스에서 결과를 표시하는 방법의 예를 확인할 수 있습니다.