Google je predstavil dva nova API-ja za ML Kit: Entity Extraction in Selfie Segmentation. Berite naprej, če želite izvedeti več o njih!
Pred nekaj leti je Google predstavil ML Kit da bi razvijalcem olajšali implementacijo strojnega učenja v svoje aplikacije. Od takrat smo videli API-je za prepoznavanje digitalnega črnila, prevajanje v napravi in zaznavanje obrazov. Zdaj Google dodaja novo ekstrakcijo entitet v ML Kit skupaj z novo funkcijo segmentacije selfijev.
Google je rekel novi Entity Extraction API bo razvijalcem omogočil odkrivanje in lociranje entitet iz surovega besedila ter ukrepanje na podlagi teh entitet.
"API deluje na statičnem besedilu in tudi v realnem času, medtem ko uporabnik tipka," je dejal Google. "Podpira 11 različnih subjektov in 15 različnih jezikov (v prihodnosti jih bo še več), da razvijalcem omogoči, da vsako interakcijo z besedilom naredijo bogatejšo izkušnjo za uporabnika."
Tu so podprte entitete:
- Naslov(350 tretja ulica, Cambridge)
- Datum čas*(12.12.2020, jutri ob 15h) (dobimo se jutri ob 18h)
- E-naslov([email protected])
- Številka leta*(LX37)
- IBAN*(CH52 0483 0000 0000 0000 9)
- ISBN*(978-1101904190)
- Denar (vključno z valuto)*(12 USD, 25 USD)
- Plačilna kartica*(4111 1111 1111 1111)
- Telefonska številka((555) 225-3556, 12345)
- Številka za sledenje*(1Z204E380338943508)
- URL(www.google.com, https://en.wikipedia.org/wiki/Platypus, seznam.cz)
Google je dejal, da preizkuša API za ekstrakcijo entitet s TamTamom, da bi aplikaciji omogočil, da uporabnikom med pogovori v klepetu nudi uporabne predloge. Ko je na primer naslov na zaslonu, se s klikom nanj odpre meni za kopiranje naslova, odpiranje z drugo aplikacijo ali pridobitev navodil do lokacije.
Opombe/modeli nevronske mreže v API-ju za ekstrakcijo entitet delujejo na naslednji način: Dano vhodno besedilo je najprej razdeljeno na besede (na podlagi ločevanja presledkov), nato pa vse možne besedne podzaporedje generira se določena največja dolžina (15 besed v zgornjem primeru) in za vsakega kandidata nevronska mreža za točkovanje dodeli vrednost (med 0 in 1) glede na to, ali predstavlja veljavno entiteto.
Nato se ustvarjene entitete, ki se prekrivajo, odstranijo, pri čemer se da prednost tistim z višjo oceno pred nasprotujočimi si z nižjo oceno. Nato se druga nevronska mreža uporabi za razvrstitev vrste entitete kot telefonsko številko, naslov ali v nekaterih primerih kot ne-entiteto.
Google je dejal, da API za ekstrakcijo entitet ML Kit temelji na tehnologiji, ki poganja funkcijo Smart Linkify, predstavljeno z Androidom 10.
Poleg besedilne ekstrakcije entitet je Google napovedal tudi nov API za segmentacijo selfijev. Funkcija bo razvijalcem omogočila ločitev ozadja od scene. To bo uporabnikom omogočilo, da selfijem dodajo kul učinke ali se celo vstavijo v boljše ozadje. Google je dejal, da je novi API sposoben ustvariti odlične rezultate z nizko zakasnitvijo v Androidu in iOS-u.
ML Kit SDK vključuje leta Googlovega dela na področju strojnega učenja v paket Firebase, ki ga lahko razvijalci mobilnih aplikacij uporabijo za izboljšanje svojih aplikacij. Odkar je bil uveden ML Kit, je bilo razkritih več API-jev, ki razvijalcem olajšajo implementacijo funkcij, ki temeljijo na strojnem učenju, v aplikacijah. Z ekstrakcijo entitet in segmentacijo selfijev bodo aplikacije prihodnosti še boljše.