Mengidentifikasi bahasa teks dengan ML Kit di iOS

Anda dapat menggunakan ML Kit untuk mengidentifikasi bahasa pada suatu string teks. Anda dapat mengetahui bahasa string yang paling mungkin atau skor keyakinan untuk semua bahasa string yang mungkin.

ML Kit mengenali teks dalam 103 bahasa berbeda dalam skrip aslinya. Selain itu, teks berbasis abjad Romawi yang digunakan untuk bahasa Arab, Bulgaria, China, Yunani, Hindi, Jepang, dan Rusia dapat dikenali.

Sebelum memulai

  1. Jika Anda belum menambahkan Firebase ke aplikasi, lakukan dengan mengikuti langkah-langkahnya di panduan memulai.
  2. Sertakan library ML Kit di Podfile Anda: 
    pod 'Firebase/MLNaturalLanguage', '6.25.0'
pod 'Firebase/MLNLLanguageID', '6.25.0'
    Setelah menginstal atau mengupdate Pod project, pastikan untuk membuka project Xcode menggunakan .xcworkspace-nya.
  3. Di aplikasi Anda, impor Firebase:

    Swift

    import Firebase

    Objective-C

    @import Firebase;

Mengidentifikasi bahasa string

Untuk mengidentifikasi bahasa string, dapatkan instance LanguageIdentification, lalu teruskan string ke metode identifyLanguage(for:).

Contoh:

Swift

let languageId = NaturalLanguage.naturalLanguage().languageIdentification()

languageId.identifyLanguage(for: text) { (languageCode, error) in
  if let error = error {
    print("Failed with error: \(error)")
    return
  }
  if let languageCode = languageCode, languageCode != "und" {
    print("Identified Language: \(languageCode)")
  } else {
    print("No language was identified")
  }
}

Objective-C

FIRNaturalLanguage *naturalLanguage = [FIRNaturalLanguage naturalLanguage];
FIRLanguageIdentification *languageId = [naturalLanguage languageIdentification];

[languageId identifyLanguageForText:text
                         completion:^(NSString * _Nullable languageCode,
                                      NSError * _Nullable error) {
                           if (error != nil) {
                             NSLog(@"Failed with error: %@", error.localizedDescription);
                             return;
                           }
                           if (languageCode != nil
                               && ![languageCode isEqualToString:@"und"] ) {
                             NSLog(@"Identified Language: %@", languageCode);
                           } else {
                             NSLog(@"No language was identified");
                           }
                         }];

Jika panggilan ini berhasil, kode bahasa BCP-47 akan diteruskan ke pengendali penyelesaian, yang menunjukkan bahasa teks. Lihat daftar lengkap bahasa yang didukung. Jika tidak ada bahasa yang dapat dideteksi secara meyakinkan, kode und (tidak ditentukan) akan diteruskan.

Secara default, ML Kit akan menampilkan nilai selain und hanya jika bahasa yang teridentifikasi memiliki tingkat keyakinan minimal 0,5. Anda dapat mengubah nilai minimum ini dengan meneruskan objek LanguageIdentificationOptions ke languageIdentification(options:):

Swift

let options = LanguageIdentificationOptions(confidenceThreshold: 0.4)
let languageId = NaturalLanguage.naturalLanguage().languageIdentification(options: options)

Objective-C

FIRNaturalLanguage *naturalLanguage = [FIRNaturalLanguage naturalLanguage];
FIRLanguageIdentificationOptions *options =
    [[FIRLanguageIdentificationOptions alloc] initWithConfidenceThreshold:0.4];
FIRLanguageIdentification *languageId =
    [naturalLanguage languageIdentificationWithOptions:options];

Mendapatkan bahasa string yang paling mendekati

Guna mendapatkan tingkat keyakinan untuk bahasa string yang paling mungkin, dapatkan instance LanguageIdentification, lalu teruskan string tersebut ke metode identifyPossibleLanguages(for:).

Contoh:

Swift

let languageId = NaturalLanguage.naturalLanguage().languageIdentification()

languageId.identifyPossibleLanguages(for: text) { (identifiedLanguages, error) in
  if let error = error {
    print("Failed with error: \(error)")
    return
  }
  guard let identifiedLanguages = identifiedLanguages,
    !identifiedLanguages.isEmpty,
    identifiedLanguages[0].languageCode != "und"
  else {
    print("No language was identified")
    return
  }

  print("Identified Languages:\n" +
    identifiedLanguages.map {
      String(format: "(%@, %.2f)", $0.languageCode, $0.confidence)
      }.joined(separator: "\n"))
}

Objective-C

FIRNaturalLanguage *naturalLanguage = [FIRNaturalLanguage naturalLanguage];
FIRLanguageIdentification *languageId = [naturalLanguage languageIdentification];

[languageId identifyPossibleLanguagesForText:text
                                  completion:^(NSArray<FIRIdentifiedLanguage *> * _Nonnull identifiedLanguages,
                                               NSError * _Nullable error) {
  if (error != nil) {
    NSLog(@"Failed with error: %@", error.localizedDescription);
    return;
  }
  if (identifiedLanguages.count == 1
      && [identifiedLanguages[0].languageCode isEqualToString:@"und"] ) {
    NSLog(@"No language was identified");
    return;
  }
  NSMutableString *outputText = [NSMutableString stringWithFormat:@"Identified Languages:"];
  for (FIRIdentifiedLanguage *language in identifiedLanguages) {
    [outputText appendFormat:@"\n(%@, %.2f)", language.languageCode, language.confidence];
  }
  NSLog(outputText);
}];

Jika panggilan ini berhasil, daftar objek IdentifiedLanguage akan diteruskan ke pengendali kelanjutan. Dari setiap objek, Anda bisa mendapatkan kode BCP-47 bahasa dan keyakinan bahwa string ditulis dalam bahasa tersebut. Lihat daftar lengkap bahasa yang didukung. Perhatikan bahwa nilai ini menunjukkan keyakinan bahwa seluruh string ditulis dalam satu bahasa tertentu; ML Kit tidak mengidentifikasi banyak bahasa dalam satu string.

Secara default, ML Kit hanya menampilkan bahasa dengan tingkat keyakinan minimal 0,01. Anda dapat mengubah nilai minimum ini dengan meneruskan objek LanguageIdentificationOptions ke languageIdentification(options:):

Swift

let options = LanguageIdentificationOptions(confidenceThreshold: 0.4)
let languageId = NaturalLanguage.naturalLanguage().languageIdentification(options: options)

Objective-C

FIRNaturalLanguage *naturalLanguage = [FIRNaturalLanguage naturalLanguage];
FIRLanguageIdentificationOptions *options =
    [[FIRLanguageIdentificationOptions alloc] initWithConfidenceThreshold:0.4];
FIRLanguageIdentification *languageId =
    [naturalLanguage languageIdentificationWithOptions:options];

Jika tidak ada bahasa yang memenuhi ambang batas ini, daftar akan memiliki satu item, dengan nilai und.