งาน MediaPipe Language Detector ให้คุณระบุภาษาของข้อความได้ วิธีการเหล่านี้จะแสดงวิธีใช้ตัวตรวจจับภาษาสำหรับแอป JavaScript ตัวอย่างโค้ดที่อธิบายในวิธีการเหล่านี้จะดูได้ใน GitHub
คุณดูงานนี้ในการใช้งานจริงได้โดยดูการสาธิต ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถ โมเดล และตัวเลือกการกำหนดค่าของงานนี้ได้ที่ภาพรวม
ตัวอย่างโค้ด
โค้ดตัวอย่างสำหรับตัวตรวจจับภาษาจะติดตั้งใช้งานงานนี้โดยสมบูรณ์ใน JavaScript เพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิง โค้ดนี้จะช่วยคุณทดสอบงานนี้และเริ่มสร้างฟีเจอร์ตัวตรวจจับภาษาของคุณเอง คุณจะดู เรียกใช้ และแก้ไขโค้ดตัวอย่างตัวตรวจจับภาษาได้โดยใช้เพียงเว็บเบราว์เซอร์
ตั้งค่า
ส่วนนี้จะอธิบายขั้นตอนสำคัญในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและโปรเจ็กต์โค้ดเพื่อใช้ตัวตรวจจับภาษาโดยเฉพาะ สำหรับข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาเพื่อใช้งาน MediaPipe รวมถึงข้อกำหนดเวอร์ชันแพลตฟอร์ม โปรดดูคู่มือการตั้งค่าสำหรับเว็บ
แพ็กเกจ JavaScript
รหัสตัวตรวจจับภาษามีให้ใช้งานผ่านแพ็กเกจ @mediapipe/tasks-text คุณจะค้นหาและดาวน์โหลดไลบรารีเหล่านี้ได้จากลิงก์ที่ให้ไว้ใน
คู่มือการตั้งค่าของแพลตฟอร์ม
คุณติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็นได้ด้วยโค้ดต่อไปนี้สำหรับการทดลองใช้ในเครื่องโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้
npm install @mediapipe/tasks-text
หากต้องการติดตั้งใช้งานบนเซิร์ฟเวอร์ คุณสามารถใช้บริการเครือข่ายนำส่งข้อมูล (CDN) เช่น jsDelivr เพื่อเพิ่มโค้ดลงในหน้า HTML โดยตรงได้ดังนี้
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text@latest/index.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
รุ่น
งานตัวตรวจจับภาษาของ MediaPipe ต้องใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกซึ่งเข้ากันได้กับงานนี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลที่ฝึกแล้วที่พร้อมใช้งานสำหรับตัวตรวจจับภาษาได้ในภาพรวมงานส่วนโมเดล
เลือกและดาวน์โหลดโมเดล แล้วจัดเก็บไว้ในไดเรกทอรีโปรเจ็กต์ โดยทำดังนี้
<dev-project-root>/app/shared/models
ระบุเส้นทางของโมเดลด้วยพารามิเตอร์ baseOptions ออบเจ็กต์ modelAssetPath ดังที่แสดงด้านล่าง
baseOptions: {
modelAssetPath: `/app/shared/models/language_detector.tflite`
}
สร้างงาน
ใช้ฟังก์ชันตัวตรวจจับภาษา LanguageDetector.createFrom...() เพื่อเตรียมงานสำหรับเรียกใช้การอนุมาน คุณจะใช้ฟังก์ชัน createFromModelPath() กับเส้นทางแบบสัมพัทธ์หรือสัมบูรณ์ไปยังไฟล์โมเดลที่ฝึกแล้วได้ ตัวอย่างโค้ดด้านล่างสาธิตการใช้ฟังก์ชัน createFromOptions() ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการกำหนดค่างานได้ที่ตัวเลือกการกำหนดค่า
โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีการสร้างและกำหนดค่างานนี้
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
งานมีตัวเลือกการกำหนดค่าต่อไปนี้สำหรับแอปพลิเคชันบนเว็บและ JavaScript
| ชื่อตัวเลือก | คำอธิบาย | ช่วงของค่า | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|
maxResults |
ตั้งค่าจำนวนสูงสุดของการคาดคะเนภาษาที่มีคะแนนสูงสุดที่ไม่บังคับเพื่อแสดงผล หากค่านี้น้อยกว่า 0 ระบบจะแสดงผลผลลัพธ์ที่มีอยู่ทั้งหมด | ตัวเลขจำนวนบวกใดก็ได้ | -1 |
scoreThreshold |
ตั้งค่าเกณฑ์คะแนนการคาดการณ์ที่จะลบล้างเกณฑ์ที่ระบุไว้ในข้อมูลเมตาของโมเดล (หากมี) ผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าค่านี้ถูกปฏิเสธ | จำนวนลอยตัวใดก็ได้ | ไม่ได้ตั้งค่า |
categoryAllowlist |
ตั้งค่ารายการที่ไม่บังคับของรหัสภาษาที่อนุญาต หากไม่เว้นว่างไว้ การคาดคะเนภาษาที่ไม่อยู่ในชุดรหัสนี้จะถูกกรองออก ตัวเลือกนี้ใช้ด้วยกันกับ categoryDenylist ไม่ได้ และการใช้ทั้ง 2 ผลลัพธ์จึงเกิดข้อผิดพลาด |
สตริงใดก็ได้ | ไม่ได้ตั้งค่า |
categoryDenylist |
ตั้งค่ารายการที่ไม่บังคับของรหัสภาษาที่ไม่ได้รับอนุญาต หาก
ไม่ว่างเปล่า การคาดคะเนภาษาที่ใช้รหัสภาษาในชุดนี้จะถูกกรองออก ตัวเลือกนี้ใช้ด้วยกันกับ categoryAllowlist ไม่ได้ และการใช้ทั้ง 2 ผลลัพธ์จึงเกิดข้อผิดพลาด |
สตริงใดก็ได้ | ไม่ได้ตั้งค่า |
เตรียมข้อมูล
ตัวตรวจจับภาษาใช้งานได้กับข้อมูลข้อความ (string) โดยงานนี้จะจัดการการประมวลผลอินพุตข้อมูลล่วงหน้า ซึ่งรวมถึงการแปลงข้อมูลเป็นโทเค็นและการประมวลผลล่วงหน้าของ tensor
การประมวลผลล่วงหน้าทั้งหมดได้รับการจัดการภายในฟังก์ชัน detect ไม่จำเป็นต้องประมวลผลข้อความอินพุตล่วงหน้าเพิ่มเติม
const inputText = "The input text for the detector.";
เรียกใช้งาน
ตัวตรวจจับภาษาใช้ฟังก์ชัน detect เพื่อเรียกใช้การอนุมาน สำหรับการตรวจสอบภาษา จะหมายถึงการแสดงผลภาษาที่เป็นไปได้สำหรับข้อความอินพุต
โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการประมวลผลด้วยโมเดลงาน
// Wait to run the function until inner text is set
const detectionResult = languageDetector.detect(inputText);
แฮนเดิลและแสดงผลลัพธ์
งานตัวตรวจจับภาษาจะแสดงผล LanguageDetectorResult ซึ่งประกอบด้วยรายการการคาดคะเนภาษา รวมถึงความน่าจะเป็นสำหรับการคาดคะเนเหล่านั้น ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงตัวอย่างข้อมูลเอาต์พุตจากงานนี้
LanguageDetectorResult:
LanguagePrediction #0:
language_code: "fr"
probability: 0.999781
ผลลัพธ์นี้ได้มาจากการเรียกใช้โมเดลกับข้อความอินพุต: "Il y a beaucoup de bouches qui parlent et fort peu de têtes qui pensent."
ดูตัวอย่างโค้ดที่ต้องใช้ในการประมวลผลและแสดงภาพผลลัพธ์ของงานนี้ได้ในแอปตัวอย่างบนเว็บ