kielentunnistukseen

Kielentunnistus on prosessi, jossa annetusta tekstistä päätellään sen kieli tai kieliryhmä. Tavoitteena on luokitella teksti oikeaan kieleen sekä erottaa sille ominaiset piirteet. Kielentunnistusta käytetään laajasti monikielisessä digitaalisessa sisällössä, tiedonhausta, käännöspalveluissa ja sisällön moderoinnissa.

Perinteisesti kielentunnistus perustui tilastollisiin malleihin ja piirteisiin kuten kirjainten n-grammeihin sekä sanojen esiintymistiheyksiin. N-grammi-mallit voivat olla sekä karakteritasoisia että sanatasoisia; lyhyet tekstit voivat silti mahdollistaa tunnistuksen. Viime vuosina on yleistynyt syväoppiminen: CNN- ja RNN-pohjaiset sekä transformer-pohjaiset mallit oppivat kielen ominaispiirteitä suuremmista konteksteista. Käytännössä voidaan käyttää yhdistelmiä, joissa kielentunnistus toimii osana monikielistä tekstinkäsittelyä ja palautuu tarkempaan käännöstyöhön.

Sovelluksia ovat muun muassa hakukoneiden kieliasetukset, automaattinen sisällön luokittelu, sosiaalisen median viestien kielen tunnistus sekä alustojen kielivalinnan automatisointi. Kielentunnistus on usein ensimmäinen vaihe monikielisessä prosessointiputkessa ja voi parantaa sekä hakutulosten kohdentamista että käännöspalveluiden laatua.

Haasteita ovat lyhyet tekstipätkät (esim. tweetit), kielen sekoittuminen (koodinvaihto) ja harvinaisempien kielten rajallinen koulutusdata. Lisäksi erikoismerkit, kirjoitusjärjestelmät ja kulttuurilliset nyanssit voivat vaikeuttaa tarkkuutta. Virheellinen tunnistus voi vaikuttaa koko järjestelmän toimintaan, erityisesti monikielisissä sovelluksissa.

Välineinä kielentunnistukseen käytetään sekä avoimen lähdekoodin että kaupallisia ratkaisuja, kuten fastTextin kielentunnistus, Google's cld2/cld3 ja LangID-pohjaiset työkalut sekä langdetect-kirjasto. Valinta riippuu käyttötapauksesta, tarvittavasta tarkkuudesta ja käytettävissä olevasta koulutusdatasta.