MediaPipe 언어 감지기 작업을 사용하면 텍스트의 언어를 식별할 수 있습니다. 이러한 안내에 따라 Python에서 언어 감지기를 사용하는 방법을 확인할 수 있습니다. 코드 샘플 자세한 내용은 GitHub
이 작업의 동작을 확인하려면 demo 기능, 모델, 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 개요를 참조하세요.
코드 예
언어 감지기의 코드 예는 참고하세요. 이 코드는 이 작업을 테스트하고 자체 언어 감지 기능을 구축하기 시작했습니다 데이터를 보고, 실행하고, 언어 감지기 수정 예시 코드 할 수 있습니다.
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 Python 설정 가이드
<ph type="x-smartling-placeholder">패키지
언어 감지기는 mediapipe pip 패키지를 사용합니다. 원하는 경우 다음과 같이 바꿉니다.
$ python -m pip install mediapipe
가져오기
다음 클래스를 가져와 언어 감지기 태스크 함수에 액세스합니다.
import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import text
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 개요 모델 섹션을 확인합니다.
모델을 선택하고 다운로드한 후 프로젝트 디렉터리에 저장합니다.
model_path = '/absolute/path/to/language_detector.tflite'
BaseOptions 객체 model_asset_path로 모델의 경로를 지정합니다.
매개변수를 전달할 수 있습니다.
base_options = BaseOptions(model_asset_path=model_path)
할 일 만들기
MediaPipe 언어 감지기 작업은 create_from_options 함수를 사용하여
태스크에 맞추는 것입니다. create_from_options 함수는 구성 값을 허용함
검사 프로그램 옵션을 설정합니다. 다음을 사용하여 작업을 초기화할 수도 있습니다.
create_from_model_path 팩토리 함수입니다. create_from_model_path
함수는 학습된 모델 파일에 대한 상대 또는 절대 경로를 허용합니다.
작업 구성에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
구성 옵션.
다음 코드는 이 작업을 빌드하고 구성하는 방법을 보여줍니다.
base_options = python.BaseOptions(model_asset_path=model_path)
options = text.LanguageDetectorOptions(base_options=base_options)
구성 옵션
이 작업에는 Python 애플리케이션을 위한 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.
| 옵션 이름 | 설명 | 값 범위 | 기본값 |
|---|---|---|---|
max_results |
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 |
score_threshold |
제공된 값을 재정의하는 예측 점수 임곗값을 설정합니다. 모델 메타데이터 (있는 경우) 이 값 미만의 결과는 거부됩니다. | 모든 부동 소수점 수 | 설정되지 않음 |
category_allowlist |
허용되는 언어 코드의 선택적 목록을 설정합니다. 비어 있지 않은 경우
언어 코드가 이 세트에 없는 언어 예상 검색어가
표시됩니다. 이 옵션은
category_denylist를 사용하고 두 가지를 모두 사용하면 오류가 발생합니다. |
모든 문자열 | 설정되지 않음 |
category_denylist |
허용되지 않는 언어 코드의 선택적 목록을 설정합니다. 만약
비어 있지 않은 경우 언어 코드가 이 집합에 있는 언어 예상 검색어가 필터링됩니다.
있습니다. 이 옵션은 category_allowlist 및
둘 다 사용하면 오류가 발생합니다. |
모든 문자열 | 설정되지 않음 |
데이터 준비
언어 감지기에서는 텍스트 (str) 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.
input_text = 'The input text to be classified.'
작업 실행
언어 감지기는 detect 함수를 사용하여 추론을 트리거합니다. 언어
이는 입력 텍스트에 사용 가능한 언어를 반환하는 것을 의미합니다.
다음 코드는 작업으로 처리를 실행하는 방법을 보여줍니다. 있습니다.
with python.text.LanguageDetector.create_from_options(options) as detector:
detection_result = detector.detect(input_text)
결과 처리 및 표시
언어 감지기는 다음 목록으로 구성된 LanguageDetectorResult를 출력합니다.
해당 예측의 확률과 함께 언어 예측을 제공합니다.
다음은 이 작업의 출력 데이터 예를 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."
결과를 처리하고 시각화하는 데 필요한 코드의 예 자세히 알아보려면 Python 샘플 앱