A tarefa Detector de idiomas do MediaPipe permite identificar o idioma de um texto. Esses as instruções mostram como usar o detector de linguagem com Python. O exemplo de código descritas nestas instruções está disponível em GitHub.
Para saber como essa tarefa funciona, acesse o demo. Para mais informações sobre recursos, modelos e opções de configuração, desta tarefa, consulte a Visão geral.
Exemplo de código
O código de exemplo para o detector de linguagem fornece uma implementação completa desse em Python para sua referência. Esse código ajuda a testar a tarefa a criar seu próprio recurso de detecção de idioma. Você pode exibir, executar e editar o detector de idioma exemplo de código usando apenas seu navegador da Web.
Configuração
Esta seção descreve as principais etapas para configurar seu ambiente de desenvolvimento e projetos de código especificamente para usar o Language Detector. Para informações gerais a configuração do seu ambiente de desenvolvimento para usar tarefas do MediaPipe, incluindo requisitos de versão da plataforma, consulte Guia de configuração para Python.
Pacotes
O detector de linguagem usa o pacote pip mediapipe. É possível instalar a dependência pelo seguinte:
$ python -m pip install mediapipe
Importações
Importe as seguintes classes para acessar as funções de tarefa do detector de linguagem:
import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import text
Modelo
A tarefa Detector de linguagem do MediaPipe requer um modelo treinado compatível com essa tarefa. Para mais informações sobre modelos treinados disponíveis para o Language Detector, consulte a seção de visão geral da tarefa Modelos.
Selecione e faça o download do modelo e armazene-o no diretório do projeto:
model_path = '/absolute/path/to/language_detector.tflite'
Especifique o caminho do modelo com o objeto BaseOptions model_asset_path
, conforme mostrado abaixo:
base_options = BaseOptions(model_asset_path=model_path)
Criar a tarefa
A tarefa Detector de linguagem do MediaPipe usa a função create_from_options para configurar o
tarefa. A função create_from_options aceita valores para configuração.
para definir as opções do detector. Também é possível inicializar a tarefa usando
a função de fábrica create_from_model_path. O create_from_model_path
aceita um caminho relativo ou absoluto para o arquivo de modelo treinado.
Para mais informações sobre como configurar tarefas, consulte
Opções de configuração.
O código abaixo demonstra como criar e configurar essa tarefa.
base_options = python.BaseOptions(model_asset_path=model_path)
options = text.LanguageDetectorOptions(base_options=base_options)
Opções de configuração
Esta tarefa tem as seguintes opções de configuração para aplicativos Python:
| Nome da opção | Descrição | Intervalo de valor | Valor padrão |
|---|---|---|---|
max_results |
Define o número máximo opcional de previsões de idiomas com maior pontuação como voltar. Se esse valor for menor que zero, todos os resultados disponíveis serão retornados. | Qualquer número positivo | -1 |
score_threshold |
Define o limite de pontuação da previsão que substitui o fornecido no os metadados do modelo (se houver). Resultados abaixo desse valor são rejeitados. | Qualquer flutuação | Não definido |
category_allowlist |
Define a lista opcional de códigos de idioma permitidos. Se não estiver vazio,
previsões de idiomas cujo código de idioma não estiver neste conjunto serão
que foram filtradas. Essa opção é mutuamente exclusiva com
category_denylist e usar os dois resultará em um erro. |
Qualquer string | Não definido |
category_denylist |
Define a lista opcional de códigos de idiomas que não são permitidos. Se
as previsões de idiomas com código nesse conjunto serão filtradas
para fora. Essa opção é mutuamente exclusiva com category_allowlist e
usar ambos resulta em erro. |
Qualquer string | Não definido |
Preparar dados
O detector de idiomas funciona com dados de texto (str). A tarefa lida com a entrada de dados
incluindo a tokenização e o pré-processamento de tensores. Todos
o pré-processamento é feito na função detect. Não é necessário
um pré-processamento adicional
do texto de entrada.
input_text = 'The input text to be classified.'
Executar a tarefa
O detector de linguagem usa a função detect para acionar inferências. Para idioma
isso significa retornar os idiomas possíveis para o texto de entrada.
O código a seguir demonstra como executar o processamento com a tarefa um modelo de machine learning.
with python.text.LanguageDetector.create_from_options(options) as detector:
detection_result = detector.detect(input_text)
Gerenciar e exibir resultados
O detector de linguagem gera uma LanguageDetectorResult que consiste em uma lista de
previsões de idiomas e as probabilidades delas.
Confira abaixo um exemplo dos dados de saída desta tarefa:
LanguageDetectorResult:
LanguagePrediction #0:
language_code: "fr"
probability: 0.999781
Este resultado foi obtido executando o modelo no texto de entrada:
"Il y a beaucoup de bouches qui parlent et fort peu de têtes qui pensent.":
Um exemplo do código necessário para processar e visualizar os resultados desta tarefa, consulte a App de amostra em Python.