Panduan deteksi bahasa untuk Android

Tugas Detektor Bahasa MediaPipe memungkinkan Anda mengidentifikasi bahasa teks. Petunjuk ini menunjukkan cara menggunakan Pendeteksi Bahasa dengan aplikasi Android. Contoh kode yang dijelaskan dalam petunjuk ini tersedia di GitHub.

Anda dapat melihat cara kerja tugas ini dengan melihat demo. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang kemampuan, model, dan opsi konfigurasi tugas ini, lihat Ringkasan.

Contoh kode

Kode contoh untuk Pendeteksi Bahasa menyediakan implementasi sederhana tugas ini sebagai referensi Anda. Kode ini membantu Anda menguji tugas ini dan mulai membangun fitur deteksi bahasa Anda sendiri. Anda dapat menjelajahi kode contoh Language Detector di GitHub.

Mendownload kode

Petunjuk berikut menunjukkan cara membuat salinan lokal dari kode contoh menggunakan alat command line kontrol versi git.

Untuk mendownload kode contoh:

Clone repositori git menggunakan perintah berikut:

git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples

Secara opsional, konfigurasikan instance git untuk menggunakan checkout sparse, sehingga Anda hanya memiliki file untuk aplikasi contoh Language Detector:
```
cd mediapipe
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set examples/languagedetector/android
```

Untuk mengetahui petunjuk cara menyiapkan dan menjalankan contoh dengan Android Studio, lihat contoh petunjuk penyiapan kode di Panduan Penyiapan untuk Android.

Komponen utama

File berikut berisi kode penting untuk aplikasi contoh klasifikasi teks:

LanguageDetectorHelper.kt - Melakukan inisialisasi detektor bahasa dan menangani pemilihan model.
ResultsAdapter.kt - Menangani dan memformat hasil deteksi.
MainActivity.kt - Mengimplementasikan aplikasi, termasuk memanggil LanguageDetectorHelper dan ResultsAdapter.

Penyiapan

Bagian ini menjelaskan langkah-langkah utama untuk menyiapkan lingkungan pengembangan dan project kode khusus untuk menggunakan Pendeteksi Bahasa. Untuk informasi umum tentang menyiapkan lingkungan pengembangan Anda untuk menggunakan tugas MediaPipe, termasuk persyaratan versi platform, lihat Panduan penyiapan untuk Android.

Dependensi

Language Detector menggunakan library com.google.mediapipe:tasks-text. Tambahkan dependensi ini ke file build.gradle project pengembangan aplikasi Android Anda. Anda dapat mengimpor dependensi yang diperlukan dengan kode berikut:

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

Model

Tugas Detektor Bahasa MediaPipe memerlukan model terlatih yang kompatibel dengan tugas ini. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang model terlatih yang tersedia untuk Language Detector, lihat ringkasan tugas bagian Model.

Pilih dan download model, lalu simpan dalam direktori project:

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

Tentukan jalur model dalam parameter ModelName.

Membuat tugas

Anda dapat menggunakan salah satu fungsi createFrom...() untuk membuat tugas. Fungsi createFromOptions() menerima opsi konfigurasi untuk pendeteksi bahasa. Anda juga dapat menginisialisasi tugas menggunakan fungsi factory createFromFile(). Fungsi createFromFile() menerima jalur relatif atau absolut ke file model yang dilatih. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara mengonfigurasi tugas, lihat Opsi konfigurasi.

Kode berikut menunjukkan cara membuat dan mengonfigurasi tugas ini.

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

Anda dapat melihat contoh cara membuat tugas dalam contoh kode fungsi initDetector() class LanguageDetectorHelper.

Opsi konfigurasi

Tugas ini memiliki opsi konfigurasi berikut untuk aplikasi Android:

Nama Opsi	Deskripsi	Rentang Nilai	Nilai Default
`maxResults`	Menetapkan jumlah maksimum prediksi bahasa dengan skor teratas opsional yang akan ditampilkan. Jika nilai ini kurang dari nol, semua hasil yang tersedia akan ditampilkan.	Semua bilangan positif	`-1`
`scoreThreshold`	Menetapkan nilai minimum skor prediksi yang menggantikan skor yang diberikan dalam metadata model (jika ada). Hasil di bawah nilai ini ditolak.	Semua float	Tidak ditetapkan
`categoryAllowlist`	Menetapkan daftar opsional kode bahasa yang diizinkan. Jika tidak kosong, prediksi bahasa yang kode bahasanya tidak ada dalam kumpulan ini akan difilter. Opsi ini sama-sama bersifat eksklusif dengan `categoryDenylist` dan menggunakan keduanya akan menghasilkan error.	String apa pun	Tidak ditetapkan
`categoryDenylist`	Menetapkan daftar opsional kode bahasa yang tidak diizinkan. Jika tidak kosong, prediksi bahasa yang kode bahasanya ada dalam kumpulan ini akan difilter. Opsi ini sama-sama bersifat eksklusif dengan `categoryAllowlist` dan menggunakan keduanya akan menghasilkan error.	String apa pun	Tidak ditetapkan

Menyiapkan data

Pendeteksi Bahasa berfungsi dengan data teks (String). Tugas ini menangani pra-pemrosesan input data, termasuk tokenisasi dan pra-pemrosesan tensor. Semua prapemrosesan ditangani dalam fungsi detect(). Tidak perlu pemrosesan teks input tambahan terlebih dahulu.

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

Menjalankan tugas

Pendeteksi Bahasa menggunakan metode LanguageDetector.detect() untuk memproses teks input dan memprediksi bahasa teks. Anda harus menggunakan thread eksekusi terpisah untuk menjalankan deteksi guna menghindari pemblokiran thread antarmuka pengguna Android dengan aplikasi Anda.

Kode berikut menunjukkan cara menjalankan pemrosesan dengan model tugas menggunakan thread eksekusi terpisah.

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

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

Anda dapat melihat contoh cara menjalankan tugas dalam contoh kode fungsi detect() class LanguageDetectorHelper.

Menangani dan menampilkan hasil

Pendeteksi Bahasa menghasilkan LanguageDetectorResult yang terdiri dari daftar prediksi bahasa beserta probabilitas untuk prediksi tersebut. Kategori bahasa ditentukan dalam model. Baca bagian Model ringkasan tugas untuk mengetahui detail tentang model yang Anda gunakan.

Berikut ini contoh data output dari tugas ini:

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

Hasil ini diperoleh dengan menjalankan model pada teks input: "Il y a beaucoup de bouches qui parlent et fort peu de têtes qui pensent.".

Anda dapat melihat contoh cara menampilkan hasil di class contoh kode ResultsAdapter dan class dalam ViewHolder.