Google は、エンティティ抽出とセルフィー セグメンテーションという 2 つの新しい API を ML Kit に導入しました。 それらについてさらに詳しく知りたい方は、以下をお読みください。
数年前、グーグルは MLキット導入 開発者が機械学習をアプリに簡単に実装できるようにします。 それ以来、デジタル インク認識、オンデバイス変換、顔検出用の API が登場してきました。 現在、Google は新しい Selfie セグメンテーション機能とともに、ML Kit に新しいエンティティ抽出を追加しています。
グーグルは言った 新しいエンティティ抽出 API を使用すると、開発者は生のテキストからエンティティを検出して特定し、それらのエンティティに基づいてアクションを実行できるようになります。
「このAPIは静的テキストに対しても機能し、ユーザーが入力している間もリアルタイムで機能する」とGoogleは述べた。 「11 の異なるエンティティと 15 の異なる言語 (将来的にはさらに多くの言語が追加される予定) をサポートしているため、開発者はテキスト インタラクションをユーザーにとってより豊かなエクスペリエンスにすることができます。」
サポートされているエンティティは次のとおりです。
- 住所(350サードストリート、ケンブリッジ)
- 日付時刻*(2020/12/12、明日午後 3 時) (明日午後 6 時に会いましょう)
- Eメール([email protected])
- フライトナンバー*(LX37)
- IBAN*(CH52 0483 0000 0000 0000 9)
- ISBN*(978-1101904190)
- お金（通貨を含む）*(12ドル、25ドル)
- お支払カード*(4111 1111 1111 1111)
- 電話番号((555) 225-3556, 12345)
- 追跡番号*(1Z204E380338943508)
- URL(www.google.com、 https://en.wikipedia.org/wiki/Platypus, seznam.cz)
Googleは、アプリがチャット会話中にユーザーに役立つ提案を提供できるようにするために、TamTamとエンティティ抽出APIをテストしていると述べた。 たとえば、画面上に住所が表示されている場合、それをクリックすると、住所をコピーしたり、別のアプリで開いたり、その場所への道順を取得したりするためのメニューが表示されます。
Entity Extraction API のニューラル ネットワーク アノテーター/モデルは次のように機能します。指定された入力テキストは、まず (スペース分離に基づいて) 単語に分割され、次に、考えられるすべての単語サブシーケンスが分割されます。 特定の最大長 (上記の例では 15 ワード) が生成され、各候補に対して、スコアリング ニューラル ネットは、有効なエンティティを表すかどうかに基づいて値 (0 ～ 1) を割り当てます。
次に、重複する生成されたエンティティが削除され、競合するスコアの低いエンティティよりもスコアの高いエンティティが優先されます。 次に、2 番目のニューラル ネットワークを使用して、エンティティのタイプを電話番号、住所、または場合によっては非エンティティとして分類します。
Googleは、ML KitのEntity Extraction APIは、Android 10で導入されたSmart Linkify機能を強化するテクノロジーに基づいて構築されていると述べた。
テキストベースのエンティティ抽出に加えて、Google は新しい Selfie Segmentation API も発表しました。 この機能により、開発者は背景をシーンから分離できるようになります。 これにより、ユーザーはセルフィーにクールなエフェクトを追加したり、より良い背景に自分自身を挿入したりすることができます。 Googleは、新しいAPIはAndroidとiOSの両方で低遅延で優れた結果を生み出すことができると述べた。
ML Kit SDK は、Google の機械学習に関する長年の取り組みを Firebase パッケージに組み込んでおり、モバイル アプリ開発者はこれを使用してアプリを強化できます。 ML Kit の導入以来、開発者にとって機械学習を利用した機能をアプリに実装するのがはるかに簡単になる、多数の API が公開されました。 エンティティ抽出とセルフィー セグメンテーションにより、未来のアプリはさらに優れたものになるでしょう。