MediaPipe 언어 감지기 작업을 사용하면 텍스트의 언어를 식별할 수 있습니다. 이러한 안내에 따라 Android 앱에서 언어 감지기를 사용하는 방법을 확인할 수 있습니다. 코드 샘플 목록은 GitHub
이 작업의 동작을 확인하려면 demo 기능, 모델, 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 개요를 참조하세요.
코드 예
언어 감지기의 코드 예는 참조하세요 이 코드는 이 작업을 테스트하고 자체 언어 감지 기능을 빌드할 수 있습니다 여기에서 언어 감지기 예시 코드 를 참조하세요.
코드 다운로드
다음 안내에서는 예시의 로컬 사본을 만드는 방법을 보여줍니다. git 버전 제어 명령줄 도구를 사용하여 코드를 실행합니다.
<ph type="x-smartling-placeholder">예시 코드를 다운로드하려면 다음 안내를 따르세요.
- 다음 명령어를 사용하여 git 저장소를 클론합니다.
git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
- 원하는 경우 스파스 체크아웃을 사용하도록 git 인스턴스를 구성합니다.
따라서 언어 감지기 예시 앱의 파일만 있습니다.
cd mediapipe git sparse-checkout init --cone git sparse-checkout set examples/languagedetector/android
Android 스튜디오에서 예시를 설정하고 실행하는 방법에 관한 안내는 이 모듈의 예제 코드 설정 지침을 Android 설정 가이드
주요 구성요소
다음 파일에는 텍스트 분류에 중요한 코드가 포함되어 있습니다. 예시 앱:
- LanguageDetectorHelper.kt - 언어 감지기를 초기화하고 모델 선택을 처리합니다.
- ResultsAdapter.kt - 감지 결과를 처리하고 형식을 지정합니다.
- MainActivity.kt:
LanguageDetectorHelper
호출을 포함하여 애플리케이션을 구현합니다.ResultsAdapter
입니다.
설정
이 섹션에서는 개발 환경을 설정하는 주요 단계를 설명하고 언어 감지기 사용을 위한 첫 번째 섹션을 확인하세요 일반적인 정보 다음과 같은 MediaPipe 작업을 사용하기 위한 개발 환경 설정 자세한 내용은 Android 설정 가이드
<ph type="x-smartling-placeholder">종속 항목
언어 감지기는 com.google.mediapipe:tasks-text
라이브러리를 사용합니다. 추가
Android 앱 개발 프로젝트의 build.gradle
파일에 종속 항목을 추가해야 합니다.
다음 코드를 사용하여 필요한 종속 항목을 가져올 수 있습니다.
dependencies {
implementation 'com.google.mediapipe:tasks-text:latest.release'
}
모델
MediaPipe 언어 감지기 작업에는 다음과 호환되는 학습된 모델이 필요합니다. 태스크에 맞추는 것입니다. 언어 감지기에 사용할 수 있는 학습된 모델에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 작업 개요의 모델 섹션을 확인합니다.
모델을 선택하고 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. 이
createFromOptions()
함수는 언어에 대한 구성 옵션을 허용합니다.
감지기가 있습니다. createFromFile()
팩토리를 사용하여 작업을 초기화할 수도 있습니다.
함수를 사용하세요. createFromFile()
함수는
학습된 모델 파일입니다. 작업 구성에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
구성 옵션.
다음 코드는 이 작업을 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);
코드 예제에서 작업을 만드는 방법의 예를 확인할 수 있습니다.
LanguageDetectorHelper
클래스 initDetector()
함수.
구성 옵션
이 작업에는 Android 앱을 위한 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.
옵션 이름 | 설명 | 값 범위 | 기본값 |
---|---|---|---|
maxResults |
점수가 가장 높은 언어 예상 검색어의 최대 개수를 선택적으로 설정할 수 있습니다. 반환합니다. 이 값이 0보다 작으면 사용 가능한 모든 결과가 반환됩니다. | 모든 양수 | -1 |
scoreThreshold |
제공된 값을 재정의하는 예측 점수 임곗값을 설정합니다. 모델 메타데이터 (있는 경우) 이 값 미만의 결과는 거부됩니다. | 모든 부동 소수점 수 | 설정되지 않음 |
categoryAllowlist |
허용되는 언어 코드의 선택적 목록을 설정합니다. 비어 있지 않은 경우
언어 코드가 이 세트에 없는 언어 예상 검색어가
표시됩니다. 이 옵션은
categoryDenylist 를 사용하고 두 가지를 모두 사용하면 오류가 발생합니다. |
모든 문자열 | 설정되지 않음 |
categoryDenylist |
허용되지 않는 언어 코드의 선택적 목록을 설정합니다. 만약
비어 있지 않은 경우 언어 코드가 이 집합에 있는 언어 예상 검색어가 필터링됩니다.
있습니다. 이 옵션은 categoryAllowlist 및
둘 다 사용하면 오류가 발생합니다. |
모든 문자열 | 설정되지 않음 |
데이터 준비
언어 감지기에서는 텍스트 (String
) 데이터를 사용합니다. 작업에서 데이터 입력을 처리함
전처리(토큰화 및 텐서 전처리 포함) 전체
전처리는 detect()
함수 내에서 처리됩니다. 따라서
사전에 입력 텍스트를 사전 처리하기 위한 것입니다.
String inputText = "Some input text for the language detector";
작업 실행
언어 감지기는 LanguageDetector.detect()
메서드를 사용하여 입력을 처리합니다.
학습하고 텍스트의 언어를 예측합니다. 별도의 실행을 사용하여
Android 사용자를 차단하지 않기 위해 감지를 실행하는 스레드
인터페이스 스레드를 정의합니다.
다음 코드는 작업으로 처리를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델을 학습시키는 작업도 반복해야 합니다
// Predict the language of the input text.
fun classify(text: String) {
executor = ScheduledThreadPoolExecutor(1)
executor.execute {
val results = languageDetector.detect(text)
listener.onResult(results)
}
}
코드 예제에서 작업을 실행하는 방법의 예를 확인할 수 있습니다.
LanguageDetectorHelper
클래스 detect()
함수.
결과 처리 및 표시
언어 감지기는 다음 목록으로 구성된 LanguageDetectorResult
를 출력합니다.
해당 예측의 확률과 함께 언어 예측을 제공합니다. 이
모델에 언어 카테고리가 정의되어 있는지 확인하려면 작업 개요를 참조하세요.
모델 섹션: 사용 중인 모델에 대한 세부정보
다음은 이 작업의 출력 데이터 예시를 보여줍니다.
LanguageDetectorResult:
LanguagePrediction #0:
language_code: "fr"
probability: 0.999781
이 결과는 입력 텍스트에서 모델을 실행하여 얻은 것입니다.
"Il y a beaucoup de bouches qui parlent et fort peu de têtes qui pensent."
코드 예에서는 결과를 표시하는 방법의 예를 확인할 수 있습니다.
ResultsAdapter
클래스와 ViewHolder
내부 클래스가 있습니다.