MediaPipe Language Detector 태스크를 사용하면 텍스트의 언어를 식별할 수 있습니다. 이 태스크는 머신러닝 (ML) 모델을 사용하여 텍스트 데이터를 처리하고 예측 목록을 출력합니다. 여기서 각 예측은 ISO 639-1 언어 코드와 확률로 구성됩니다.
시작하기
대상 플랫폼에 관한 다음 구현 가이드 중 하나에 따라 이 작업을 시작합니다. 다음 플랫폼별 가이드에서는 권장 모델, 권장 구성 옵션이 포함된 코드 예시 등 이 작업의 기본 구현을 안내합니다.
태스크 세부정보
이 섹션에서는 이 태스크의 기능, 입력, 출력, 구성 옵션을 설명합니다.
기능
- 점수 기준: 예측 점수를 기준으로 결과를 필터링합니다.
- 라벨 허용 목록 및 차단 목록 - 감지된 카테고리 지정
| 태스크 입력 | 태스크 출력 |
|---|---|
언어 감지기는 다음 입력 데이터 유형을 허용합니다.
|
언어 감지기는 다음을 포함하는 예측 목록을 출력합니다.
|
구성 옵션
이 태스크에는 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.
| 옵션 이름 | 설명 | 값 범위 | 기본값 |
|---|---|---|---|
max_results |
반환할 점수가 가장 높은 언어 예측의 최대 개수를 설정합니다(선택사항). 이 값이 0보다 작으면 사용 가능한 모든 결과가 반환됩니다. | 모든 양수 | -1 |
score_threshold |
모델 메타데이터에 제공된 값 (있는 경우)을 재정의하는 예측 점수 기준점을 설정합니다. 이 값 미만의 결과는 거부됩니다. | 모든 부동 소수점 수 | 설정되지 않음 |
category_allowlist |
허용되는 언어 코드의 선택적 목록을 설정합니다. 비어 있지 않으면 이 세트에 언어 코드가 없는 언어 예측이 필터링됩니다. 이 옵션은 category_denylist와 상호 배타적이며 둘 다 사용하면 오류가 발생합니다. |
모든 문자열 | 설정되지 않음 |
category_denylist |
허용되지 않는 언어 코드 목록(선택사항)을 설정합니다. 비어 있지 않으면 이 세트에 언어 코드가 있는 언어 예측이 필터링됩니다. 이 옵션은 category_allowlist와 상호 배타적이며 둘 다 사용하면 오류가 발생합니다. |
모든 문자열 | 설정되지 않음 |
모델
이 태스크로 개발을 시작할 때 기본 권장 모델이 제공됩니다.
언어 감지기 모델 (권장)
이 모델은 가볍게 (315KB) 빌드되며 임베딩 기반 신경망 분류 아키텍처를 사용합니다. 이 모델은 ISO 639-1 언어 코드를 사용하여 언어를 식별하며 110개 언어를 식별할 수 있습니다. 모델에서 지원하는 언어 목록은 ISO 639-1 코드별로 언어가 나열된 라벨 파일을 참고하세요.
| 모델 이름 | 입력 셰이프 | 양자화 유형 | 모델 카드 | 버전 |
|---|---|---|---|---|
| 언어 감지기 | 문자열 UTF-8 | 없음 (float32) | 정보 | 최신 |
작업 벤치마크
다음은 위의 사전 학습된 모델을 기반으로 한 전체 파이프라인의 태스크 벤치마크입니다. 지연 시간 결과는 CPU / GPU를 사용하는 Pixel 6의 평균 지연 시간입니다.
| 모델 이름 | CPU 지연 시간 | GPU 지연 시간 |
|---|---|---|
| 언어 감지기 | 0.31ms | - |