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🌟 紧凑型语言检测器V3 CLD3）

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CEIA是一家在电磁波感应应用领域工作超过50年的公司，特别是在设计和制造安全用金属探测器方面。在这一领域，CEIA提供各种步入式和便携式模型，旨在尽可能有效地响应各种应用要求。 检测到语言为英语。 {api_uri。 api / packages / cld3“uri.package / cld3”name“cld3”created_at“2017-06-07T22：46：06.000Z”updated_at“2018-06-28T22：31：05.000Z”latest_version。

紧凑语言检测器v3（或CLD3）是用于语言识别的神经网络模型。 README声明：README状态：推理代码从输入文本中提取字符ngrams并计算每个字符ngrams出现的次数。 kundali对马拉地语的预测 被盗语言的识别例子。 谷歌紧凑语言检测器3是用于语言识别的神经网络模型和CLD2（可从）CRAN的后继者。此版本仍处于试验阶段，并使用具有不同属性和结果的novell算法。

https://seesaawiki.jp/garumabu/d/Auto%20Language%20Detection%20When%20Copy%20Pasted%20Into%20A%20New%20Tab PDF fjabot，epitler，maji，abakalov，salcianu，djweiss，ryanmcd，slavg。 自动检测语言网站转换器。 Dadersesupp.webblogg.se/2019/september/应用 - 自动检测，language.html

与Compact Language Detector的关系这些技术支持在Google Chrome浏览器中运行的开源式语言检测器v3（CLD3）1。我们的实验性Lang-ID模型使用与CLD3相同的整体架构，但使用更简单的功能集，较少的进行预处理，并涵盖较少的语言。 3.2 POS标记。 Adaptiv Technologies TPX 3.0摩托车雷达/激光探测器。

语言检测 - Maëlle的R博客

语言识别测试。 Cld3：cld3中的紧凑语言检测器3：Google的。 地面搜索金属探测器。 谷歌的紧凑语言探测器3•rOpenSci：cld3。

https://ameblo.jp/dzukengoke/entry-12525562094.html 以纯文本或HTML格式检测超过80种语言。对于混合语言输入，它返回前三个检测到的语言及其在总分类文本字节中的大致比例（例如，80％英语和20％法语中的1000个字节.CRAN上还有一个'cld3'包使用神经而网络模型。 R语言简易预测算法。 紧凑语言检测器v3（CLD3）型号;安装;联系;积分;模型。 CLD3是用于语言识别的神经网络模型。该软件包包含推理代码和训练有素的模型。推理代码从输入文本中提取字符ngrams，并计算每个字符ngrams出现的次数。

确定语言Quiz By Balaitous

http://www.beimeakannti.loxblog.ir/post/3 2017年10月10日CRAN中的cldr软件包在CRAN上不再可用，可能很难安装。但是，谷歌（Chromium）的cld库现在可通过其他专用软件包cld2和cld3在R中使用。在使用多种欧洲语言的数千条推文进行测试之后，我可以说在可用选项中，textcat是迄今为止最不可靠的。

DetectDominantLanguage。 Cld3-ruby是Ruby的Compact Language Detector v3（CLD3）的接口。用法需要'cld3'cld3 = CLD3：NNetLanguageIdentifier。 new（0,1000）cld3。 find_language。 语言独立说话人识别软件。 Cld3-asm是基于WebAssembly cld3二进制文件的goom的紧凑语言检测器v3的同构javascript绑定。该模块旨在为cld3提供轻薄的轻量级接口，而无需本机模块。

Myspokenlanguagedetection 5。 这里有很好的解释：Compact Language Detector 2它寻找语言特有的元组和三元组（两个，三个字符组合）。例如保加利亚语：显然，英语和法语。 Ameblo.jp/gitainin/entry-12525533214.html。 双语代码切换文本中的PDF字级语言识别 Betsuchijimi.themedia.jp/posts/6946112

https://matsumikoji.theblog.me/posts/6947246 在cld3中：Google的Compact Language Detector 3.说明用法参数示例。描述。函数detect_language（向量化并猜测文本中每个字符串的语言，如果无法可靠地确定语言，则返回NA。函数detect_language_multi（不进行向量化，并检测整个字符向量内的所有语言）。