我训练了我的NER模型，但是我不确定如何在它们之间集成切换（例如，如果使用中文，则使用chi-ner-name.bin，如果使用俄语，则使用rus-ner-name.bin） 。如果英语代码为：

 try {
        in_token = assetManager.open("en-token.bin");

        TokenizerModel tokenmodel = new TokenizerModel(in_token);
        TokenizerME tokenizer = new TokenizerME(tokenmodel);
        String[] tokens = tokenizer.tokenize(nlp_text);

        in_gems = assetManager.open("en-ner-names.bin");

        TokenNameFinderModel model_name = new TokenNameFinderModel(in_gems);
        NameFinderME nameFinder_name = new NameFinderME(model_name);
        Span[] nameSpans1 = nameFinder_name.find(tokens);

        for (Span s : nameSpans1) {
            for (int index = s.getStart(); index < s.getEnd(); index++) {
                name_output.setText(tokens[index] + " ");
            }
        }
    } catch (Exception ex) {
        Log.e("NLP","message: " + ex.getMessage(),ex);
    }

我是否只重复其他语言模型的代码？应该有更短而有效的方法，不是吗？ 另外，我不确定是否必须在训练有素的模型之上实现LanguageDetector API？

对于像我这样的新手，Apache OpenNLP文档不够说明。有人可以给我指导，还是可以指点教程或其他资源。谢谢！