机器学习服务助应用内文本语种在线和离线检测
当用户有跨语种交流或内容翻译的需求时，应用需要能自动检测文本的语种再进行翻译。HMS Core机器学习服务的语种检测服务提供在线语种检测和离线语种检测，既支持检测单语种文本，也支持检测混合语种文本，涵盖南非荷兰语、阿拉伯语等百种语言。接入语种检测服务，App可以轻松实现翻译语种检测、网页语种检测，混合语种场景中语种检测等，帮助App提升用户体验。
语种检测流程
输入文本，机器学习服务语种对该文本自动进行语种进行检测，然后返回对应语种编码和相应的置信度，或者返回一个置信度最高的语种编码给开发者的应用。最终在开发app页面呈现出翻译出的文本。
效果演示
1.开发准备
在进行开发前需要配置HMS Core SDK的Maven仓地址
repositories {
maven {
url'https://cmc.centralrepo.rnd.huawei.com/artifactory/product_maven/' }
}
集成在线语种检测服务SDK，示例代码如下
dependencies{
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-language-detection:3.4.0.301'
}
2. 编辑工程集成
2.1设置应用的鉴权信息
可以通过api_key或者Access Token来设置应用鉴权信息。
通过setAccessToken方法设置Access Token，在应用启动时初始化设置一次即可，无需多次设置。
MLApplication.getInstance().setAccessToken("your access token");
通过setApiKey方法设置api_key，在应用启动时初始化设置一次即可，无需多次设置。
MLApplication.getInstance().setApiKey("your ApiKey");
2.2 创建语种检测器
// 方式一：使用默认的参数配置创建语种检测器。
MLRemoteLangDetector mlRemoteLangDetector = MLLangDetectorFactory.getInstance()
.getRemoteLangDetector();
// 方式二：使用自定义的参数配置创建语种检测器。
MLRemoteLangDetectorSetting setting = new MLRemoteLangDetectorSetting.Factory()
// 设置语种检测的最低置信度阈值。
.setTrustedThreshold(0.01f)
.create();
MLRemoteLangDetector mlRemoteLangDetector = MLLangDetectorFactory.getInstance()
.getRemoteLangDetector(setting);
2.3 进行语种检测
异步方法示例代码
// 方式一：返回多个语种检测结果，包括语种编码以及置信度，sourceText表示待检测的文本，长度需小于5000个字符。
Task<List<MLDetectedLang>> probabilityDetectTask = mlRemoteLangDetector.probabilityDetect(sourceText);
probabilityDetectTask.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<MLDetectedLang>>() {
@Override
public void onSuccess(List<MLDetectedLang> result) {
// 成功的处理逻辑。
}
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
@Override
public void onFailure(Exception e) {
// 失败的处理逻辑。
// Recognition failure.
try {
MLException mlException = (MLException)e;
// 获取错误码，开发者可以对错误码进行处理，根据错误码进行差异化的页面提示。
int errorCode = mlException.getErrCode();
// 获取报错信息，开发者可以结合错误码，快速定位问题。
String errorMessage = mlException.getMessage();
} catch (Exception error) {
// 转换错误处理。
}
}
});
// 方式二：返回置信度最高的语种编码，sourceText表示待检测的文本，长度需小于5000个字符。
Task<String> firstBestDetectTask = mlRemoteLangDetector.firstBestDetect(sourceText);
firstBestDetectTask.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<String>() {
@Override
public void onSuccess(String s) {
// 成功的处理逻辑。
}
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
@Override
public void onFailure(Exception e) {
// 失败的处理逻辑。
// Recognition failure.
try {
MLException mlException = (MLException)e;
// 获取错误码，开发者可以对错误码进行处理，根据错误码进行差异化的页面提示。
int errorCode = mlException.getErrCode();
// 获取报错信息，开发者可以结合错误码，快速定位问题。
String errorMessage = mlException.getMessage();
} catch (Exception error) {
// 转换错误处理。
}
}
});
同步方法示例代码
// 方式一：返回多个语种检测结果，包括语种编码以及置信度，sourceText表示待检测的文本，长度需小于5000个字符。
try {
List<MLDetectedLang> result= mlRemoteLangDetector.syncProbabilityDetect(sourceText);
} catch (MLException mlException) {
// 失败的处理逻辑。
// 获取错误码，开发者可以对错误码进行处理，根据错误码进行差异化的页面提示。
int errorCode = mlException.getErrCode();
// 获取报错信息，开发者可以结合错误码，快速定位问题。
String errorMessage = mlException.getMessage();
}
// 方式二：返回置信度最高的语种编码，sourceText表示待检测的文本，长度需小于5000个字符。
try {
String language = mlRemoteLangDetector.syncFirstBestDetect(sourceText);
} catch (MLException mlException) {
// 失败的处理逻辑。
// 获取错误码，开发者可以对错误码进行处理，根据错误码进行差异化的页面提示。
int errorCode = mlException.getErrCode();
// 获取报错信息，开发者可以结合错误码，快速定位问题。
String errorMessage = mlException.getMessage();
}
2.4 检测完成后，释放资源。
if (mlRemoteLangDetector != null) {
mlRemoteLangDetector.stop();
}
语种检测功能包含端侧和云侧，以上示例仅为云侧功能。
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