Java 编辑文本检查是否有关键字

我正在制作一个todo应用程序，我想在用户不打字的情况下实现一个自然语言检测/处理系统。主要像流行的todo应用程序（Todoist、Ticktick等）。这应该支持不同的语言，（我可以做翻译）

我尝试过获取EditText中的所有单词（在键入时），然后检查所写内容是否与strings.xml中存储的关键字匹配（这样它就可以处理转换，获得一个特定的语言strings.xml文件），但是，我认为这不是最合适的方法，这可能会对性能有害，这是一种痛苦，因为我应该写所有的同义词

我当前的代码如下所示：

et1.addTextChangedListener(new TextWatcher() {    
    @Override    
    public void onTextChanged(CharSequence s, int start, int before, int count)    
            //Knows that it is a word because it is separated with a space    
            if (s.getCharAt(s.lenght() -1) == ‘ ‘)    
            {    
               String[] words = s.split(“ “);
               for(int i = 0; i < s.words(); i++)    
               {    
                   if (getType(words[i]) == 0)    
                    //Do word stuff
               }
            }
    }

    @Override
    public void beforeTextChanged(CharSequence s, int start, int count, int after) {

        // TODO Auto-generated method stub
    }

    @Override
    public void afterTextChanged(Editable s) {

        // TODO Auto-generated method stub
    }
});


    private int TYPE = 0;

    private int getType(String givenword)    
    {     
        String[] words = getResources().getStringArray(R.array.words);    
        for(int i = 0; i < words.length(); i++)    
        {    
           //As you can see, each item of the string array has their synonym in the item itself, just divided with a “.”    Ex:   house.home    

           String[] synonyms = words[i].split(“.”);    
           for (int ii = 0; ii < synonyms.length(); i++)    
           {
                if (synonyms[ii].equals(givenword)    
                {    
                   return TYPE;
                } 
           }
        }
    }

et1.addTextChangedListener（新的TextWatcher（）{
@凌驾
public void onTextChanged（字符序列、int start、int before、int count）
//知道它是一个单词，因为它是用空格隔开的
如果（s.getCharAt（s.lenght（）-1）=''）
{    
字符串[]字=s.split（“”）；
for（int i=0；i

我怎样才能正确地实现这一点？我应该使用神经网络吗？如果是，具体如何实现

---

注：我不希望使用外部库来添加自动补全和翻译。您有三种选择

1-如果您熟悉人工智能，您可以通过使用任何开源数据（如Kaggle）中的数据，为自然语言处理模型培训您的人工智能

2-使用数据库和正则表达式来匹配用户输入，从而生成一些逻辑

3-使用API这是首选，如果你不熟悉人工智能自然语言处理，如谷歌云翻译API，谷歌云API非常好的选择你可以找到许多有用的API