隆重推出 LiteRT:Google 為裝置端 AI (舊稱 TensorFlow Lite) 打造的高效能執行階段。
語言偵測指南
透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
MediaPipe 語言偵測器工作可讓您識別一段文字的語言。這項工作會使用機器學習 (ML) 模型處理文字資料並輸出預測清單,其中每項預測都是由 ISO 639-1 語言代碼和機率組成。
試試看!arrow_forward
開始使用
如要開始使用這項工作,請按照目標平台適用的任一實作指南操作。下列平台專用指南將逐步引導您完成這項工作的基本實作方式,包括建議的模型,以及含有建議設定選項的程式碼範例:
任務詳細資料
本節說明這項工作的功能、輸入、輸出和設定選項。
功能
- 分數門檻:根據預測分數篩選結果
- 標籤許可清單和拒絕清單:指定偵測到的類別
工作輸入內容 |
工作輸出內容 |
語言偵測工具接受以下輸入資料類型:
|
語言偵測工具輸出預測項目清單,其中包括:
- 語言代碼:ISO 639-1 (https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ISO_639-1_codes)
- 機率:這項預測的可信度分數,以零和 1 之間的機率表示,以浮點值表示。
|
設定選項
這項工作有以下設定選項:
選項名稱 |
說明 |
值範圍 |
預設值 |
max_results |
設定要傳回的得分最高語言預測結果 (選用) 數量上限。如果這個值小於零,系統會傳回所有可用的結果。 |
任何正數 |
-1 |
score_threshold |
設定預測分數門檻,覆寫模型中繼資料 (如有) 中提供的分數門檻。這個值下方的結果遭到拒絕。 |
不限浮點值 |
未設定 |
category_allowlist |
設定允許的語言代碼清單 (選用)。如果不是空白,系統會篩除語言代碼未在此組合中的語言預測。這個選項與 category_denylist 互斥,且同時使用兩者會導致錯誤。 |
任何字串 |
未設定 |
category_denylist |
設定系統不接受的語言代碼清單 (選填)。如果不是空白,系統會篩除語言代碼在此組合中的語言預測。這個選項與 category_allowlist 互斥,且同時使用兩者會導致錯誤。 |
任何字串 |
未設定 |
模型
當您開始以這項工作進行開發時,我們會提供預設的建議模型。
語言偵測工具模型 (建議)
這個模型是輕量級 (315 KB),採用嵌入式類神經網路分類架構。此模型使用 ISO 639-1 語言代碼識別語言,並可識別 110 種語言。如需模型支援的語言清單,請參閱標籤檔案,檔案會根據其 ISO 639-1 代碼列出語言。
模型名稱 |
輸入形狀 |
量化類型 |
型號資訊卡 |
版本 |
語言偵測工具 | 字串 UTF-8 |
無 (float32) |
資訊 |
最新 |
工作基準
以下為整個管道根據上述預先訓練模型所產生的工作基準。延遲時間結果是 Pixel 6 使用 CPU / GPU 的平均延遲時間。
模型名稱 |
CPU 延遲時間 |
GPU 延遲時間 |
語言偵測器 |
0.31 毫秒 |
- |
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2024-05-21 (世界標準時間)。
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