MediaPipe 언어 감지기 태스크를 사용하면 텍스트의 언어를 식별할 수 있습니다. 이 안내에서는 웹 및 JavaScript 앱에서 언어 감지기를 사용하는 방법을 설명합니다. 이 안내에 설명된 코드 샘플은 GitHub에서 제공됩니다.
데모에서 이 작업의 작동 방식을 확인할 수 있습니다. 이 태스크의 기능, 모델, 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 개요를 참조하세요.
코드 예시
언어 감지기의 예시 코드는 이 작업을 JavaScript로 전체적으로 구현하는 참조용으로 제공합니다. 이 코드를 사용하면 이 작업을 테스트하고 자체 언어 감지기 기능 빌드를 시작할 수 있습니다. 웹브라우저만 사용하여 언어 감지기 예시 코드를 보고, 실행하고, 수정할 수 있습니다.
설정
이 섹션에서는 특히 언어 감지기를 사용하기 위해 개발 환경과 코드 프로젝트를 설정하는 주요 단계를 설명합니다. 플랫폼 버전 요구사항을 포함하여 MediaPipe 작업을 사용하기 위한 개발 환경 설정에 관한 일반적인 정보는 웹 설정 가이드를 참고하세요.
JavaScript 패키지
언어 감지기 코드는 @mediapipe/tasks-text 패키지를 통해 제공됩니다. 플랫폼 설정 가이드에 제공된 링크에서 이러한 라이브러리를 찾아 다운로드할 수 있습니다.
다음 명령어를 사용하여 로컬 스테이징을 위해 다음 코드로 필수 패키지를 설치할 수 있습니다.
npm install @mediapipe/tasks-text
서버에 배포하려면 다음과 같이 jsDelivr과 같은 콘텐츠 전송 네트워크 (CDN) 서비스를 사용하여 HTML 페이지에 코드를 직접 추가하면 됩니다.
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text@latest/index.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
모델
MediaPipe 언어 감지기 작업에는 이 작업과 호환되는 학습된 모델이 필요합니다. 언어 감지기에 사용할 수 있는 학습된 모델에 대한 자세한 내용은 작업 개요 모델 섹션을 참조하세요.
모델을 선택 및 다운로드한 후 프로젝트 디렉터리에 저장합니다.
<dev-project-root>/app/shared/models
아래와 같이 baseOptions 객체 modelAssetPath 매개변수를 사용하여 모델의 경로를 지정합니다.
baseOptions: {
modelAssetPath: `/app/shared/models/language_detector.tflite`
}
할 일 만들기
언어 감지기 LanguageDetector.createFrom...() 함수 중 하나를 사용하여 추론을 실행할 태스크를 준비합니다. 학습된 모델 파일의 상대 또는 절대 경로와 함께 createFromModelPath() 함수를 사용할 수 있습니다. 아래 코드 예에서는 createFromOptions() 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다. 태스크 구성에 대한 자세한 내용은 구성 옵션을 참조하세요.
다음 코드는 이 작업을 빌드하고 구성하는 방법을 보여줍니다.
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();
구성 옵션
이 태스크에는 웹 및 자바스크립트 애플리케이션을 위한 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.
| 옵션 이름 | 설명 | 값 범위 | 기본값 |
|---|---|---|---|
maxResults |
반환할 최고 점수가 매겨진 언어 예상 검색어의 최대 개수를 설정합니다(선택사항). 이 값이 0보다 작으면 사용 가능한 모든 결과가 반환됩니다. | 모든 양수 | -1 |
scoreThreshold |
모델 메타데이터에서 제공된 값 (있는 경우)을 재정의하는 예측 점수 임곗값을 설정합니다. 이 값보다 낮은 결과는 거부됩니다. | 모든 플로팅 | 설정되지 않음 |
categoryAllowlist |
허용되는 언어 코드의 선택적 목록을 설정합니다. 비어 있지 않으면 언어 코드가 이 세트에 없는 언어 예측은 필터링됩니다. 이 옵션은 categoryDenylist와 함께 사용할 수 없으며 두 옵션을 모두 사용하면 오류가 발생합니다. |
모든 문자열 | 설정되지 않음 |
categoryDenylist |
허용되지 않는 언어 코드의 목록(선택사항)을 설정합니다. 비어 있지 않으면 언어 코드가 이 세트에 있는 언어 예측은 필터링됩니다. 이 옵션은 categoryAllowlist와 상호 배타적이며 둘 다 사용하면 오류가 발생합니다. |
모든 문자열 | 설정되지 않음 |
데이터 준비
언어 감지기는 텍스트 (string) 데이터와 함께 작동합니다. 이 작업은 토큰화와 텐서 전처리를 포함한 데이터 입력 전처리를 처리합니다.
모든 전처리는 detect 함수 내에서 처리됩니다. 사전에 입력 텍스트를 추가로 사전 처리할 필요는 없습니다.
const inputText = "The input text for the detector.";
작업 실행
언어 감지기는 detect 함수를 사용하여 추론을 트리거합니다. 언어 감지의 경우 입력 텍스트에 가능한 언어를 반환합니다.
다음 코드는 작업 모델을 사용하여 처리를 실행하는 방법을 보여줍니다.
// Wait to run the function until inner text is set
const detectionResult = languageDetector.detect(inputText);
결과 처리 및 표시
언어 감지기 작업은 언어 예측 목록과 해당 예측 확률로 구성된 LanguageDetectorResult를 출력합니다. 다음은 이 작업의 출력 데이터 예를 보여줍니다.
LanguageDetectorResult:
LanguagePrediction #0:
language_code: "fr"
probability: 0.999781
이 결과는 입력 텍스트 "Il y a beaucoup de bouches qui parlent et fort peu de têtes qui pensent."에서 모델을 실행하여 얻은 것입니다.
이 작업의 결과를 처리하고 시각화하는 데 필요한 코드의 예는 웹 샘플 앱을 참고하세요.