คู่มือการตรวจหาภาษาสำหรับเว็บ

งาน MediaPipe Language Detector ให้คุณระบุภาษาของข้อความ เหล่านี้ แสดงวิธีใช้ตัวตรวจจับภาษาสำหรับแอป JavaScript และเว็บ ตัวอย่างโค้ดที่อธิบายไว้ในวิธีการเหล่านี้มีอยู่ใน GitHub

คุณสามารถดูการทำงานนี้โดยดูที่ การสาธิต สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถ โมเดล และตัวเลือกการกำหนดค่า ของงานนี้ โปรดดูภาพรวม

ตัวอย่างโค้ด

โค้ดตัวอย่างสำหรับตัวตรวจจับภาษาแสดงการติดตั้งใช้งานอย่างสมบูรณ์ ใน JavaScript เพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิง โค้ดนี้จะช่วยคุณทดสอบงานนี้และ เริ่มสร้างฟีเจอร์ เครื่องมือตรวจจับภาษาของคุณเอง คุณสามารถดู เรียกใช้ และแก้ไข โค้ดตัวอย่างตัวตรวจจับภาษา โดยใช้แค่เว็บเบราว์เซอร์

ตั้งค่า

ส่วนนี้จะอธิบายขั้นตอนสำคัญในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ และ โค้ดเพื่อใช้ตัวตรวจจับภาษาโดยเฉพาะ สำหรับข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับ การตั้งค่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณสำหรับการใช้งาน MediaPipe ซึ่งรวมถึง โปรดดูข้อกำหนดเวอร์ชันของแพลตฟอร์ม คู่มือการตั้งค่าสำหรับเว็บ

แพ็กเกจ JavaScript

โค้ดตัวตรวจจับภาษามีให้บริการผ่าน @mediapipe/tasks-text ใหม่ คุณค้นหาและดาวน์โหลดไลบรารีเหล่านี้ได้จากลิงก์ที่ให้ไว้ใน แพลตฟอร์ม คู่มือการตั้งค่า

คุณติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็นได้ด้วยรหัสต่อไปนี้สำหรับการทดลองใช้ในเครื่อง โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้

npm install @mediapipe/tasks-text

หากต้องการติดตั้งใช้งานเซิร์ฟเวอร์ คุณก็ใช้การส่งเนื้อหาได้ เครือข่าย (CDN) เช่น jsDelivr เพื่อ เพิ่มโค้ดลงในหน้า HTML โดยตรงได้ดังนี้

<head>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text@latest/index.js"
    crossorigin="anonymous"></script>
</head>

รุ่น

งาน MediaPipe Language Detector ต้องการโมเดลที่ได้รับการฝึกที่สามารถทำงานร่วมกับ งาน ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลที่ผ่านการฝึกที่ใช้ได้สําหรับเครื่องมือตรวจจับภาษาได้ที่ ภาพรวมงานส่วนโมเดล

เลือกและดาวน์โหลดโมเดล แล้วเก็บไว้ในไดเรกทอรีโปรเจ็กต์ของคุณ:

<dev-project-root>/app/shared/models

ระบุเส้นทางของโมเดลด้วยออบเจ็กต์ baseOptions modelAssetPath ตามที่แสดงด้านล่าง

baseOptions: {
        modelAssetPath: `/app/shared/models/language_detector.tflite`
      }

สร้างงาน

ใช้ฟังก์ชันตัวตรวจจับภาษา LanguageDetector.createFrom...() เพื่อ เตรียมงานสำหรับการเรียกใช้การอนุมาน คุณสามารถใช้ createFromModelPath() ที่มีเส้นทางแบบสัมพัทธ์หรือสัมบูรณ์ไปยังไฟล์โมเดลที่ฝึก โค้ด ตัวอย่างด้านล่างแสดงให้เห็นการใช้ฟังก์ชัน createFromOptions() สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ข้อมูลเกี่ยวกับการกำหนดค่างาน โปรดดู ตัวเลือกการกำหนดค่า

โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างและกำหนดค่างานนี้

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();

ตัวเลือกการกำหนดค่า

งานนี้มีตัวเลือกการกำหนดค่าต่อไปนี้สำหรับเว็บและ JavaScript แอปพลิเคชัน:

ชื่อตัวเลือก คำอธิบาย ช่วงค่า ค่าเริ่มต้น
maxResults ตั้งค่าจำนวนสูงสุดของการคาดคะเนภาษาที่มีคะแนนสูงสุดเป็น (ไม่บังคับ) ผลตอบแทน หากค่านี้น้อยกว่า 0 ระบบจะแสดงผลผลลัพธ์ที่ใช้ได้ทั้งหมด จำนวนบวกใดก็ได้ -1
scoreThreshold ตั้งค่าเกณฑ์คะแนนการคาดการณ์ซึ่งจะลบล้างเกณฑ์ที่ระบุไว้ใน ข้อมูลเมตาของโมเดล (หากมี) ผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าค่านี้ถูกปฏิเสธ ทศนิยมใดก็ได้ ไม่ได้ตั้งค่า
categoryAllowlist ตั้งค่ารายการรหัสภาษาที่อนุญาตซึ่งไม่บังคับ หากไม่ว่างเปล่า การคาดคะเนภาษาที่รหัสภาษาไม่ได้อยู่ในชุดนี้จะ ถูกกรองออก ตัวเลือกนี้ไม่เกี่ยวข้องกับ categoryDenylist และการใช้ทั้ง 2 อย่างจะทําให้เกิดข้อผิดพลาด สตริงใดก็ได้ ไม่ได้ตั้งค่า
categoryDenylist ตั้งค่ารายการรหัสภาษาที่ระบบไม่อนุญาต ถ้า ไม่ว่างเปล่า การคาดคะเนภาษาที่มีรหัสภาษาในชุดนี้จะถูกกรองออก ตัวเลือกนี้ไม่เกี่ยวข้องกับ categoryAllowlist และ โดยใช้ทั้ง 2 อย่างจะทำให้เกิดข้อผิดพลาด สตริงใดก็ได้ ไม่ได้ตั้งค่า

เตรียมข้อมูล

ตัวตรวจจับภาษาใช้งานได้กับข้อมูลข้อความ (string) โดยงานดังกล่าวจะจัดการ การประมวลผลอินพุตข้อมูลล่วงหน้า รวมถึงการแปลงข้อมูลเป็นโทเค็นและการประมวลผล Tensor ล่วงหน้า การประมวลผลล่วงหน้าทั้งหมดจะจัดการภายในฟังก์ชัน detect ไม่จำเป็นต้องใช้ เพื่อประมวลผลอินพุตเพิ่มเติมล่วงหน้า

const inputText = "The input text for the detector.";

เรียกใช้งาน

ตัวตรวจจับภาษาใช้ฟังก์ชัน detect เพื่อเรียกใช้การอนุมาน สำหรับภาษา ซึ่งหมายถึงการส่งคืนภาษาที่เป็นไปได้สำหรับข้อความที่ป้อน

โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการประมวลผลกับงาน รุ่น:

// Wait to run the function until inner text is set
const detectionResult = languageDetector.detect(inputText);

จัดการและแสดงผลลัพธ์

งานตัวตรวจจับภาษาจะแสดง LanguageDetectorResult ที่ประกอบด้วยรายการ การคาดคะเนทางภาษา ตลอดจนความเป็นไปได้สำหรับการคาดคะเนเหล่านั้น ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างข้อมูลเอาต์พุตจากงานนี้

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

ผลลัพธ์นี้ได้มาจากการเรียกใช้โมเดลในข้อความที่ป้อน: "Il y a beaucoup de bouches qui parlent et fort peu de têtes qui pensent."

สำหรับตัวอย่างของโค้ดที่จำเป็นในการประมวลผลและแสดงภาพผลลัพธ์ของ งานนี้ ดู ตัวอย่างแอปบนเว็บ