Google je predstavio dva nova API-ja za ML Kit: Entity Extraction i Selfie Segmentation. Čitajte dalje da biste saznali više o njima!
Prije nekoliko godina, Google predstavio ML Kit kako bi programerima olakšali implementaciju strojnog učenja u svoje aplikacije. Od tada smo vidjeli API-je za prepoznavanje digitalnog pisma, prijevod na uređaju i prepoznavanje lica. Google sada dodaje novu ekstrakciju entiteta u ML Kit zajedno s novom značajkom segmentacije selfija.
rekao je Google novi Entity Extraction API omogućit će programerima otkrivanje i lociranje entiteta iz neobrađenog teksta i poduzimanje radnji na temelju tih entiteta.
"API radi na statičkom tekstu i također u stvarnom vremenu dok korisnik tipka", rekao je Google. "Podržava 11 različitih entiteta i 15 različitih jezika (s tim da će ih više biti u budućnosti) kako bi programerima omogućili da bilo koju tekstualnu interakciju učine bogatijim iskustvom za korisnika."
Evo entiteta koji su podržani:
- Adresa(350 treća ulica, Cambridge)
- Datum vrijeme*(12.12.2020., sutra u 15h) (nađimo se sutra u 18h)
- E-mail([email protected])
- Broj leta*(LX37)
- IBAN*(CH52 0483 0000 0000 0000 9)
- ISBN*(978-1101904190)
- Novac (uključujući valutu)*(12 USD, 25 USD)
- Kartica za plaćanje*(4111 1111 1111 1111)
- Broj telefona((555) 225-3556, 12345)
- Broj za pračenje*(1Z204E380338943508)
- URL(www.google.com, https://en.wikipedia.org/wiki/Platypus, seznam.cz)
Google je rekao da je testirao Entity Extraction API s TamTamom kako bi aplikaciji omogućio pružanje korisnih prijedloga korisnicima tijekom razgovora u chatu. Na primjer, kad je adresa na zaslonu, klikom na nju pojavit će se izbornik za kopiranje adrese, otvaranje s drugom aplikacijom ili dobivanje uputa do lokacije.
Anotatori/modeli neuronske mreže u Entity Extraction API-ju rade na sljedeći način: dani ulazni tekst prvo se dijeli na riječi (na temelju odvajanja razmaka), zatim sve moguće podsekvence riječi generira se određena maksimalna duljina (15 riječi u gornjem primjeru), a za svakog kandidata neuralna mreža za bodovanje dodjeljuje vrijednost (između 0 i 1) na temelju toga predstavlja li valjani entitet.
Zatim se generirani entiteti koji se preklapaju uklanjaju, dajući prednost onima s višom ocjenom u odnosu na one u sukobu s nižom ocjenom. Zatim se koristi druga neuronska mreža za klasificiranje tipa entiteta kao telefonskog broja, adrese ili, u nekim slučajevima, ne-entiteta.
Google je rekao da se API za ekstrakciju entiteta ML Kit-a temelji na tehnologiji koja pokreće značajku Smart Linkify predstavljenu s Androidom 10.
Osim izdvajanja entiteta temeljenog na tekstu, Google je najavio i novi API za segmentaciju selfija. Značajka će programerima omogućiti odvajanje pozadine od scene. Ovo će omogućiti korisnicima da dodaju cool efekte selfijima ili da se čak umetnu u bolju pozadinu. Google je rekao da je novi API sposoban proizvesti sjajne rezultate s malom latencijom i na Androidu i na iOS-u.
ML Kit SDK uključuje godine Googleova rada na strojnom učenju u Firebase paket koji programeri mobilnih aplikacija mogu koristiti za poboljšanje svojih aplikacija. Otkako je predstavljen ML Kit, predstavljen je niz API-ja koji razvojnim programerima olakšavaju implementaciju značajki koje pokreću strojno učenje u aplikacijama. Uz izdvajanje entiteta i segmentaciju selfija, aplikacije budućnosti postat će još bolje.