MediaPipe Dil Dedektörü görevi, bir metin parçasının dilini tanımlamanıza olanak tanır. Bu talimatlarında, web ve JavaScript uygulamaları için Dil Algılayıcı'nın nasıl kullanılacağı gösterilmektedir. Bu talimatlarda açıklanan kod örneğini şu adreste bulabilirsiniz: GitHub'a gidin.
Bu görevi, demo. Özellikler, modeller ve yapılandırma seçenekleri hakkında daha fazla bilgi Bu görev hakkında daha fazla bilgi için Genel Bakış'ı inceleyin.
Kod örneği
Dil Dedektörü örnek kodu, bu dilin tam bir uygulamasını sağlar görevi aşağıda bulabilirsiniz. Bu kod, görevi test etmenize kendi dil dedektörü özelliğinizi oluşturmaya başlayın. Bu projeleri görüntüleyebilir, çalıştırabilir, değerini değiştirin ve Dil Algılayıcı örnek kodu yalnızca web tarayıcınızı kullanarak.
Kurulum
Bu bölümde, geliştirme ortamınızı ve ayarlarınızı yönetmeyle ilgili ve Dil Dedektörü'nü kullanmak için özel olarak kod projeleri içerir. Şu konularda genel bilgi için: dahil olmak üzere MediaPipe görevlerini kullanmak için geliştirme ortamınızı daha fazla bilgi için Web için kurulum kılavuzu.
JavaScript paketleri
Dil Algılayıcı kodu,
@mediapipe/tasks-text
paketinden yararlanın. Bu kitaplıkları, şurada sağlanan bağlantılardan bulup indirebilirsiniz:
platform
Kurulum kılavuzu.
Yerel hazırlık için gerekli paketleri aşağıdaki kodla yükleyebilirsiniz kullanabilirsiniz:
npm install @mediapipe/tasks-text
Sunucuya dağıtım yapmak istiyorsanız içerik yayınlama yöntemini kullanabilirsiniz. ağ (CDN) hizmeti kullanarak (ör. jsDelivr) aşağıdaki gibi kodu doğrudan HTML sayfanıza ekleyin:
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text@latest/index.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
Model
MediaPipe Dil Dedektörü görevi bu görevi görebilir. Dil Dedektörü için eğitilmiş mevcut modeller hakkında daha fazla bilgi için göreve genel bakış Modeller bölümü.
Bir model seçip indirin ve ardından bu modeli proje dizininizde depolayın:
<dev-project-root>/app/shared/models
baseOptions nesnesi modelAssetPath ile modelin yolunu belirtin
parametresini kullanın:
baseOptions: {
modelAssetPath: `/app/shared/models/language_detector.tflite`
}
Görevi oluşturma
Şu işlemler için Dil Dedektörü LanguageDetector.createFrom...() işlevlerinden birini kullanın:
çıkarımları yapmaya hazır hale getirebilirsiniz. createFromModelPath() kullanabilirsiniz
işlevi, eğitilen model dosyasına giden göreli veya mutlak bir yolla Kod
aşağıdaki örnekte, createFromOptions() işlevinin kullanımı gösterilmektedir. Daha fazla
bilgi edinmek için bkz.
Yapılandırma seçenekleri.
Aşağıdaki kod, bu görevin nasıl oluşturulacağını ve yapılandırılacağını gösterir.
async function createDetector() {
const textFiles = await FilesetResolver.forTextTasks(
"https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text@latest/wasm/");
languageDetector = await languageDetector.createFromOptions(
textFiles,
{
baseOptions: {
modelAssetPath: `https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/language_detector/language_detector/float32/1/language_detector.tflite`
},
}
);
}
createDetector();
Yapılandırma seçenekleri
Bu görev, Web ve JavaScript için aşağıdaki yapılandırma seçeneklerine sahiptir uygulamalar:
| Seçenek Adı | Açıklama | Değer Aralığı | Varsayılan Değer |
|---|---|---|---|
maxResults |
İsteğe bağlı maksimum puanlı dil tahmini sayısını dön. Bu değer sıfırdan küçükse tüm kullanılabilir sonuçlar döndürülür. | Pozitif sayılar | -1 |
scoreThreshold |
Şu kriterde sağlanan tahmini geçersiz kılan bir tahmin puanı eşiğini belirler: model meta verileri (varsa). Bu değerin altındaki sonuçlar reddedilir. | Herhangi bir kayan nokta | Ayarlanmadı |
categoryAllowlist |
İsteğe bağlı, izin verilen dil kodlarının listesini ayarlar. Boş değilse
dil kodu bu kümede olmayan dil tahminleri
filtrelendi. Bu seçenek birlikte kullanılamaz
categoryDenylist ve her iki sonucu da kullanmak hataya neden olur. |
Tüm dizeler | Ayarlanmadı |
categoryDenylist |
İzin verilmeyen dil kodlarının isteğe bağlı listesini ayarlar. Eğer
Dil kodu bu kümede bulunan boş olmayan dil tahminleri filtrelenir
çıkar. Bu seçenek categoryAllowlist ve
kullanılması bir hatayla sonuçlanır. |
Tüm dizeler | Ayarlanmadı |
Verileri hazırlama
Dil Algılayıcı, metin (string) verileriyle çalışır. Görev, projenin yürütülmesi sırasında
ve tensör ön işlemesi dahil olmak üzere veri girişi ön işlemesi.
Tüm ön işlemler, detect işlevi içinde gerçekleştirilir. Gerek yok
ek ön işleme yöntemini kullanabilirsiniz.
const inputText = "The input text for the detector.";
Görevi çalıştırma
Dil Dedektörü, çıkarımları tetiklemek için detect işlevini kullanır. Dil için
bu, giriş metni için olası dillerin döndürülmesi anlamına gelir.
Aşağıdaki kod, görevle işlemin nasıl yürütüleceğini gösterir model:
// Wait to run the function until inner text is set
const detectionResult = languageDetector.detect(inputText);
Sonuçları işleme ve görüntüleme
Dil Algılayıcı görevi, aşağıdakilerden oluşan bir LanguageDetectorResult çıktısı verir:
olasılıklarını ve bunların
olasılıklarını ortaya koyabilir. İlgili içeriği oluşturmak için kullanılan
aşağıda bu görevdeki çıkış verilerinin bir örneği gösterilmektedir:
LanguageDetectorResult:
LanguagePrediction #0:
language_code: "fr"
probability: 0.999781
Bu sonuç, giriş metninde model çalıştırılarak elde edilmiştir:
"Il y a beaucoup de bouches qui parlent et fort peu de têtes qui pensent."
Sonuçları işlemek ve görselleştirmek için gereken koda daha fazla bilgi için Web örnek uygulaması.