पहले से मौजूद एआई की मदद से, भाषा की पहचान करने की सुविधा

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Thomas Steiner

पब्लिश करने की तारीख: 24 सितंबर, 2024, पिछली बार अपडेट करने की तारीख: 20 मई, 2025

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किसी टेक्स्ट का अनुवाद करने से पहले, आपको यह पता करना होगा कि उस टेक्स्ट में किस भाषा का इस्तेमाल किया गया है. पहले, अनुवाद के लिए टेक्स्ट को क्लाउड सेवा पर अपलोड करना पड़ता था. इसके बाद, सर्वर पर अनुवाद किया जाता था और फिर नतीजे डाउनलोड किए जाते थे.

Language Detector API, क्लाइंट-साइड पर काम करता है. इसका मतलब है कि आपके पास उपयोगकर्ता की निजता को सुरक्षित रखने का विकल्प है. ऐसा करने वाली कोई लाइब्रेरी शिप की जा सकती है, लेकिन उसे डाउनलोड करने के लिए ज़्यादा संसाधनों की ज़रूरत होगी.

भाषा की पहचान करने की सुविधा का इस्तेमाल कब करना चाहिए

भाषा का पता लगाने वाला एपीआई, मुख्य तौर पर इन स्थितियों में काम आता है:

• इनपुट टेक्स्ट की भाषा तय करना, ताकि उसका अनुवाद किया जा सके.
• इनपुट टेक्स्ट की भाषा का पता लगाता है, ताकि भाषा के हिसाब से टास्क के लिए सही मॉडल लोड किया जा सके. जैसे, बुरे बर्ताव का पता लगाना.
• इनपुट टेक्स्ट की भाषा तय करना, ताकि उसे सही तरीके से लेबल किया जा सके. उदाहरण के लिए, ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग साइटों पर.
• इनपुट टेक्स्ट की भाषा तय करें, ताकि ऐप्लिकेशन के इंटरफ़ेस को उसी हिसाब से अडजस्ट किया जा सके. उदाहरण के लिए, बेल्जियम की किसी साइट पर, सिर्फ़ फ़्रेंच बोलने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए इंटरफ़ेस दिखाना.

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Language Detector API, Chrome 138 के स्टैबल वर्शन से उपलब्ध है. सुविधा का पता लगाने की सुविधा का इस्तेमाल करके देखें कि ब्राउज़र में Language Detector API काम करता है या नहीं.

if ('LanguageDetector' in self) {
  // The Language Detector API is available.
}

मॉडल डाउनलोड

भाषा की पहचान करने की सुविधा, एक मॉडल पर निर्भर करती है. इस मॉडल को भाषाओं की पहचान करने के लिए खास तौर पर तैयार किया गया है. एपीआई को ब्राउज़र में बनाया जाता है. हालांकि, जब कोई साइट पहली बार एपीआई का इस्तेमाल करने की कोशिश करती है, तो मॉडल को मांग के हिसाब से डाउनलोड किया जाता है. Chrome में, अन्य मॉडल की तुलना में यह मॉडल बहुत छोटा है. ऐसा हो सकता है कि यह पहले से मौजूद हो, क्योंकि Chrome की अन्य सुविधाओं में इस मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है.

यह देखने के लिए कि मॉडल इस्तेमाल के लिए तैयार है या नहीं, असाइनिश्नल फ़ंक्शनLanguageDetector.availability() को कॉल करें और उसके नतीजे के प्रॉमिस की जांच करें. इसके तीन संभावित जवाब हो सकते हैं:

• "unavailable": अनुरोध किए गए विकल्प काम नहीं करते या मॉडल को प्रॉम्प्ट नहीं किया जा सकता.
• "downloadable": अनुरोध स्वीकार कर लिया गया है. हालांकि, सेशन बनाने से पहले, आपको कुछ और डाउनलोड करने होंगे. इन डाउनलोड में, भाषा मॉडल या फ़ाइन-ट्यूनिंग शामिल हो सकती है.
• "downloading": अनुरोध स्वीकार कर लिया गया है और डाउनलोड जारी है. सेशन बनाने से पहले, डाउनलोड पूरा होना ज़रूरी है.
• "available": अनुरोध स्वीकार कर लिया गया है और सेशन बनाया जा सकता है.

डाउनलोड को ट्रिगर करने और भाषा का पता लगाने वाले टूल को इंस्टैंशिएट करने के लिए, एक साथ काम न करने वाले LanguageDetector.create() फ़ंक्शन को कॉल करें. अगर availability() के लिए रिस्पॉन्स 'downloadable' या 'downloading' है, तो डाउनलोड की प्रोग्रेस को सुनना सबसे सही तरीका है. इससे, डाउनलोड में लगने वाले समय के बारे में उपयोगकर्ता को बताया जा सकता है.

इस उदाहरण में, भाषा का पता लगाने वाले टूल को शुरू करने का तरीका बताया गया है.

const availability = await LanguageDetector.availability();

let detector;
if (availability === 'unavailable') {
  // The language detector isn't usable.
  return;
}
if (availability === 'available') {
  // The language detector can immediately be used.
  detector = await LanguageDetector.create();
} else {
  // The language detector can be used after model download.
  detector = await LanguageDetector.create({
    monitor(m) {
      m.addEventListener('downloadprogress', (e) => {
        console.log(`Downloaded ${e.loaded * 100}%`);
      });
    },
  });
  await detector.ready;
}

भाषा पहचानने वाले टूल को चलाना

Language Detector API, रैंकिंग मॉडल का इस्तेमाल करके यह तय करता है कि किसी टेक्स्ट में सबसे ज़्यादा किस भाषा का इस्तेमाल किया गया है. रैंकिंग, मशीन लर्निंग का एक टाइप है. इसका मकसद, आइटम की सूची को क्रम से लगाना है. ऐसे मामले में, Language Detector API, भाषाओं को सबसे ज़्यादा से लेकर सबसे कम संभावना के हिसाब से रैंक करता है.

detect() फ़ंक्शन, पहला नतीजा या सबसे सही जवाब दिखा सकता है. इसके अलावा, यह कॉन्फ़िडेंस लेवल के हिसाब से रैंक किए गए उम्मीदवारों को भी दिखा सकता है. यह {detectedLanguage, confidence} ऑब्जेक्ट की सूची के तौर पर दिखता है. confidence लेवल को 0.0 (सबसे कम कॉन्फ़िडेंस) और 1.0 (सबसे ज़्यादा कॉन्फ़िडेंस) के बीच की वैल्यू के तौर पर दिखाया जाता है.

const someUserText = 'Hallo und herzlich willkommen!';
const results = await detector.detect(someUserText);
for (const result of results) {
  // Show the full list of potential languages with their likelihood, ranked
  // from most likely to least likely. In practice, one would pick the top
  // language(s) that cross a high enough threshold.
  console.log(result.detectedLanguage, result.confidence);
}
// (Output truncated):
// de 0.9993835687637329
// en 0.00038279531872831285
// nl 0.00010798392031574622
// ...

एपीआई प्लेलैंड

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स्टैंडर्ड बनाने की कोशिश

Chrome टीम ने W3C के तकनीकी आर्किटेक्चर ग्रुप से सुझाव, राय या शिकायत मांगी. साथ ही, Mozilla और WebKit से स्टैंडर्ड के बारे में जानकारी मांगी.

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