Google a introdus două noi API-uri pentru ML Kit: Entity Extraction și Selfie Segmentation. Citiți mai departe pentru a afla mai multe despre ei!
Acum câțiva ani, Google a introdus ML Kit pentru a facilita dezvoltatorilor să implementeze învățarea automată în aplicațiile lor. De atunci, am văzut API-uri pentru recunoașterea cernelii digitale, traducerea pe dispozitiv și detectarea feței. Acum, Google adaugă o nouă Extragere a entităților la Kitul ML împreună cu o nouă funcție de Segmentare a selfie-urilor.
a spus Google noul Entity Extraction API va permite dezvoltatorilor să detecteze și să localizeze entități din text brut și să ia măsuri pe baza acelor entități.
„API-ul funcționează pe text static și, de asemenea, în timp real în timp ce un utilizator tastează”, a spus Google. „Acceptă 11 entități diferite și 15 limbi diferite (cu mai multe care vor veni în viitor) pentru a permite dezvoltatorilor să facă din orice interacțiune text o experiență mai bogată pentru utilizator.”
Iată entitățile care sunt susținute:
- Abordare(350, strada a treia, Cambridge)
- Data-Ora*(12.12.2020, mâine la 15.00) (ne întâlnim mâine la 18.00)
- E-mail([email protected])
- Numărul zborului*(LX37)
- IBAN*(CH52 0483 0000 0000 0000 9)
- ISBN*(978-1101904190)
- Bani (inclusiv valuta)*(12 USD, 25 USD)
- Card de plată*(4111 1111 1111 1111)
- Număr de telefon((555) 225-3556, 12345)
- Număr de urmărire*(1Z204E380338943508)
- URL(www.google.com, https://en.wikipedia.org/wiki/Platypus, seznam.cz)
Google a spus că a testat API-ul Entity Extraction cu TamTam pentru a permite aplicației să ofere sugestii utile utilizatorilor în timpul conversațiilor prin chat. Când o adresă este pe ecran, de exemplu, făcând clic pe ea, va apărea un meniu pentru a copia adresa, a deschide cu o altă aplicație sau a obține indicații de orientare către locație.
Adnotatorii/modelele rețelei neuronale din API-ul Entity Extraction funcționează după cum urmează: un text de intrare dat este mai întâi împărțit în cuvinte (pe baza separării spațiului), apoi toate subsecvențele posibile de cuvinte ale sunt generate o anumită lungime maximă (15 cuvinte în exemplul de mai sus), iar pentru fiecare candidat rețeaua neuronală de punctaj atribuie o valoare (între 0 și 1) în funcție de faptul dacă reprezintă o entitate validă.
În continuare, entitățile generate care se suprapun sunt eliminate, favorizându-le pe cele cu un scor mai mare față de cele conflictuale cu un scor mai mic. Apoi o a doua rețea neuronală este utilizată pentru a clasifica tipul entității ca număr de telefon, o adresă sau, în unele cazuri, o non-entitate.
Google a spus că API-ul Entity Extraction al Kitului ML se bazează pe tehnologia care a alimentat funcția Smart Linkify introdusă cu Android 10.
Pe lângă extragerea de entități bazată pe text, Google a anunțat și un nou API de segmentare a selfie-urilor. Funcția va permite dezvoltatorilor să separe fundalul de o scenă. Acest lucru va permite utilizatorilor să adauge efecte interesante la selfie-uri sau chiar să se introducă într-un fundal mai bun. Google a spus că noua API este capabilă să producă rezultate excelente cu o latență scăzută atât pe Android, cât și pe iOS.
SDK-ul ML Kit încorporează ani de muncă Google privind învățarea automată într-un pachet Firebase pe care dezvoltatorii de aplicații mobile îl pot folosi pentru a-și îmbunătăți aplicațiile. De când a fost introdus ML Kit, au fost dezvăluite o serie de API-uri care fac implementarea funcțiilor bazate pe învățarea automată în aplicații mult mai ușoară pentru dezvoltatori. Cu Entity Extraction și Selfie Segmentation, aplicațiile viitorului vor deveni și mai bune.