תרגום טקסט באמצעות תרגום דינמי

כשמבקשים תרגום אדפטיבי, מספקים את הטקסט לתרגום ודוגמאות לתרגומים ששירות Cloud Translation משתמש בהם כדי להתאים את התשובות שלו.

בבקשות תרגום שמתבצעות באופן פרוגרמטי, אפשר לכלול דוגמאות לתרגומים במערך נתונים או כחלק מבקשת התרגום. כשמשתמשים במערך נתונים, Cloud Translation בוחר באופן אוטומטי חמישה משפטי הפניה שהכי דומים למשפט המקור כדי להתאים אישית את התרגומים. אם כוללים משפטי הפניה בבקשת התרגום, Cloud Translation משתמש בכל המשפטים האלה כדי להתאים אישית את התרגום.

לפני שמתחילים

כדי להשתמש בתרגום דינמי, צריך להפעיל את Cloud Translation API בפרויקט ולהגדיר אימות. מידע נוסף מופיע במאמר בנושא הגדרה של Cloud Translation.

בנוסף, צריך לבדוק ששפות המקור והיעד נתמכות בתרגום דינמי.

הדרישות וההצעות לגבי נתונים

אם יוצרים מערך נתונים או משתמשים ב Google Cloud מסוף, צריך לספק דוגמאות לתרגומים בקובץ TSV או TMX. הדוגמאות צריכות להיות זוגות של משפטים בשפות המקור והיעד הרצויות. מומלץ לספק דוגמאות שמכסות את אוצר המילים, השימוש והמאפיינים הדקדוקיים של הדומיין. טיפים נוספים מופיעים במאמר הכנת נתונים בתיעוד של AutoML Translation.

אם משתמשים במסוף, הנתונים צריכים לכלול לפחות 5 זוגות של משפטים ולא יותר מ-10,000 זוגות. אם משתמשים ב-API, הנתונים צריכים לכלול לפחות 5 זוגות של משפטים ולא יותר מ-30,000 זוגות. זוג פלחים יכול להכיל עד 512 תווים (בסך הכול).

מגבלות

  • אפשר לתרגם רק לשפת יעד אחת בכל פעם.
  • יש מגבלות על מספר התווים של הקלט והפלט בתרגום דינמי. מידע נוסף מופיע במאמר בנושא מגבלות על תרגום אדפטיבי בדף 'מכסות'.

בקשת תרגומים

לתרגומים, הקלט יכול להיות טקסט פשוט או HTML. ‫Cloud Translation לא מתרגם תגי HTML בקלט, אלא רק טקסט שמופיע בין התגים. הפלט שומר על תגי ה-HTML (שלא תורגמו), עם הטקסט המתורגם בין התגים, ככל האפשר, בגלל הבדלים בין שפת המקור לשפת היעד.

המסוף

כשמשתמשים במסוף Google Cloud , בוחרים קובץ שכולל את התרגומים לדוגמה ומבקשים תרגומים. ‫Cloud Translation לא שומר את הנתונים המיובאים. אם אתם מעדיפים לעבוד עם מערכי נתונים קבועים, אתם יכולים להשתמש ב-API.

  1. עוברים אל מסוף AutoML Translation.

    כניסה לדף Adaptive Translation

  2. בוחרים קובץ מקומי או קובץ ב-Cloud Storage שמכיל את תרגומי הדוגמה.

    אחרי שבוחרים קובץ, Cloud Translation מגדיר את השדות שפת המקור ושפת היעד על סמך הנתונים שלכם. לדוגמה, אם מייבאים מערך נתונים מאנגלית לפורטוגזית, במסוף אפשר לתרגם רק משפטים מאנגלית לפורטוגזית.

  3. מזינים טקסט בשדה של שפת המקור.

    יש מגבלות על מספר התווים של הקלט והפלט בתרגום דינמי. מידע נוסף מופיע בקטע מגבלות על תרגום דינמי בדף 'מכסות'.

  4. כדי לשנות את הפרמטרים, משתמשים בפסי ההזזה או בשדות הטקסט כדי להגדיר ערכים:

    • טמפרטורה – קובעת את מידת האקראיות בבחירת האסימון. בטמפרטורות נמוכות, צפו לתשובה נכונה או מדויקת. בטמפרטורות גבוהות יותר, צפויות תוצאות מגוונות או לא צפויות יותר.
    • מספר הדוגמאות – הגדרה של מספר הדוגמאות שיילקחו מנתוני המקור כדי ליצור הנחיה ל-LLM.

  5. בוחרים באפשרות השוואה עם מודל NMT כדי לכלול תרגומים ממודל ברירת המחדל של Google NMT לצד פלט התרגום ההסתגלותי.

  6. לוחצים על תרגום.

    אחרי כמה רגעים, Cloud Translation מחזיר תגובה בשדה שפת היעד. ‫Cloud Translation לא מחזיר טקסט שחורג ממגבלת התווים של הפלט.

API

כדי לבקש תרגומים מותאמים באמצעות ה-API, צריך לכלול זוגות של משפטי הפניה או לציין מערך נתונים.

תרגומים מותאמים עם זוגות משפטים להשוואה

כדי לכלול דוגמאות לתרגומים כחלק מבקשות התרגום, צריך לכלול את הדוגמה של זוג המשפטים בשפת המקור ובשפת היעד בשדה referenceSentencePairs, שהוא חלק מאובייקט referenceSentenceConfig. מידע נוסף מופיע במאמר על השיטה adaptiveMtTranslate. אפשר לכלול עד חמישה זוגות של משפטים.

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

  • ‫PROJECT_NUMBER_OR_ID: המזהה המספרי או האלפאנומרי של Google Cloud הפרויקט
  • ‫LOCATION: האזור שבו מטפלים בבקשת התרגום, למשל us-central1.
  • ‫REFERENCE_SOURCE: משפט בשפת המקור שמהווה חלק מזוג משפטי הפניה.
  • ‫REFERENCE_TARGET: משפט בשפת היעד שמהווה חלק מזוג משפטי הפניה.
  • ‫SOURCE_LANGUAGE: קוד השפה של טקסט המקור.
  • ‫TARGET_LANGUAGE: קוד השפה של השפה שאליה רוצים לתרגם את טקסט המקור.
  • ‫SOURCE_TEXT: הטקסט לתרגום.
  • ‫MIME_TYPE (אופציונלי): הפורמט של טקסט המקור, כמו ‫text/html או text/plain. כברירת מחדל, סוג ה-MIME מוגדר כ-text/plain.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate

תוכן בקשת JSON: 

{
  "referenceSentenceConfig": {
    "referenceSentencePairLists": [
      {
        "referenceSentencePairs": [{
          "sourceSentence": REFERENCE_SOURCE_1_1,
          "targetSentence": REFERENCE_TARGET_1_1
        },
        {
          "sourceSentence": REFERENCE_SOURCE_1_2,
          "targetSentence": REFERENCE_SOURCE_1_2
        }]
      }
    ],
    "sourceLanguageCode": SOURCE_LANGUAGE,
    "targetLanguageCode": TARGET_LANGUAGE
  }
  "content": ["SOURCE_TEXT"],
  "mimeType": "MIME_TYPE"
}

כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "translations": [
    {
      "translatedText": "TRANSLATED_TEXT"
    }
  ],
  "languageCode": "TARGET_LANGUAGE"
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Java API.

כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

/** Translates using AdaptiveMt. */
private static void adaptiveMtTranslate(
    TranslationServiceClient translationServiceClient, String projectId, String sourceLang, String targetLang, Pair<String, String> referencePairs) {
  ReferenceSentencePairList refList = ReferenceSentencePairList.newBuilder();
  for (Pair<String, String> referencePair: referencePairs) {
    ReferenceSentencePair refPair = ReferenceSentencePair.newBuilder()
      .setSourceSentence(referencePair.getKey())
      .setTargetSentence(referencePair.getValue());
    refList.addReferenceSentencePair(refPair);
  }
  AdaptiveMtTranslateRequest request =
      AdaptiveMtTranslateRequest.newBuilder()
          .setParent(LocationName.of(projectId, "us-central1").toString())
          .setSourceLanguageCode(sourceLang)
          .setTargetLanguageCOde(targetLang)
          .addReferenceSentencePairLists(refList)
          .build();
  AdaptiveMtTranslateResponse response = translationServiceClient.adaptiveMtTranslate(request);

  System.out.println("Translating using AdaptiveMt");
  System.out.println(response);
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

async function translate() {
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
    referenceSentenceConfig: {
      referenceSentencePairLists: [
        {
          referenceSentencePairs: [{
            sourceSentence: 'Sample reference source 1'
            targetSentence: 'Sample reference target 1'
          },
          {
            sourceSentence: 'Sample reference source 2'
            targetSentence: 'Sample reference target 2'
          }]
        }
      ],
      sourceLanguageCode: 'en'
      targetLanguageCode: 'ja'
    },
    content: ['Sample translate query']
  } const [response] = await translationClient.adaptiveMtTranslate(request)
  console.log('Translating')
  console.log(response)
}

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Python API.

כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

def adaptive_mt_translate():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  # Initialize the request
  request = translate.AdaptiveMtTranslateRequest(
    parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION",
    reference_sentence_config=[
      "reference_sentence_pair_lists": [
        "reference_sentence_pairs": {
          "source_sentence": 'REFERENCE_SOURCE_1_1'
          "target_sentence": 'REFERENCE_TARGET_1_1'
        },
        "reference_sentence_pairs": {
          "source_sentence": 'REFERENCE_SOURCE_1_2'
          "target_sentence": 'REFERENCE_TARGET_1_2'
        }
      ],
      "source_language_code": 'SOURCE_LANGUAGE'
      "target_language_code": 'TARGET_LANGUAGE'
    ],
    content=["SOURCE_TEXT"]
  )
  # Make the request
  response = client.adaptive_mt_translate(request)
  # Handle the response
  print(response)

תרגומים מותאמים עם מערך נתונים

כדי להשתמש במערך נתונים עם תרגומים, צריך ליצור מערך נתונים ולייבא אליו זוגות של משפטים. אם כבר יש לכם מערך נתונים, אתם יכולים לבקש תרגומים דינמיים באמצעות המערך. מערך הנתונים נשמר בפרויקט עד שמוחקים אותו.

  1. יוצרים מערך נתונים שבו מייבאים את דוגמאות התרגום.

    השפות של המקור והיעד צריכות להיות זהות לשפות שבהן אתם מתכוונים להשתמש בתרגומים. למידע נוסף, ראו את השיטה adaptiveMtDataset.create.

    REST

    לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

    • ‫PROJECT_NUMBER_OR_ID: המזהה המספרי או האלפאנומרי של Google Cloud הפרויקט
    • ‫LOCATION: האזור שבו נמצא מערך הנתונים של המקור, לדוגמה us-central1.
    • ‫DATASET_ID: מזהה ייחודי של מערך הנתונים.
    • ‫DISPLAY_NAME: שם תיאורי למערך הנתונים.
    • ‫SOURCE_LANGUAGE: קוד השפה של טקסט הקלט. כאן מפורטים קודי השפות הנתמכות.
    • ‫TARGET_LANGUAGE: שפת היעד לתרגום של טקסט הקלט. כאן מפורטים קודי השפות הנתמכות.

    ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

    POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets

    תוכן בקשת JSON: 

    {
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID,
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE",
  "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE"
}

    כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

    אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

    {
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID",
  "displayName": "DISPLAY_NAME",
  "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANGUAGE",
  "targetLanguageCode": "TARGET_LANGUAGE"
}

    Java

    לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Java API.

    כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

    /** Creates an AdaptiveMtDataset. */
private static void createAdaptiveMtDataset(
    TranslationServiceClient translationServiceClient, String projectName, String datasetName) {
  String adaptiveMtDatasetName =
      String.format(
          "projects/%s/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/%s", projectName, datasetName);
  AdaptiveMtDataset adaptiveMtDataset =
      AdaptiveMtDataset.newBuilder()
          .setName(adaptiveMtDatasetName)
          .setDisplayName("DATASET_DISPLAY_NAME")
          .setSourceLanguageCode("SOURCE_LANGUAGE_CODE")
          .setTargetLanguageCode("TARGET_LANGUAGE_CODE")
          .build();
  CreateAdaptiveMtDatasetRequest request =
      CreateAdaptiveMtDatasetRequest.newBuilder()
          .setParent(LocationName.of("PROJECT_NAME", "LOCATION").toString())
          .setAdaptiveMtDataset(adaptiveMtDataset)
          .build();
  AdaptiveMtDataset dataset = translationServiceClient.createAdaptiveMtDataset(request);
  System.out.println("Created dataset");
  System.out.println(dataset);
}

    Node.js

    לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Node.js API.

    כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

    async function createAdaptiveMtDataset() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
    adaptiveMtDataset: {
      name: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
          adaptiveMtDatasetName}`,
      displayName: 'DATASET_DISPLAY_NAME',
      sourceLanguageCode: 'SOURCE_LANGUAGE_CODE',
      targetLanguageCode: 'TARGET_LANGUAGE_CODE',
    }
  };

  // Run request
  const [response] = await translationClient.createAdaptiveMtDataset(request);
  console.log('Created')
  console.log(response)
}

    Python

    לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Python API.

    כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

    def create_adaptive_mt_dataset():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  # Initialize request argument(s)
  adaptive_mt_dataset = translate.AdaptiveMtDataset()
  adaptive_mt_dataset.name = "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID"
  adaptive_mt_dataset.display_name = "DATASET_DISPLAY_NAME"
  adaptive_mt_dataset.source_language_code = "SOURCE_LANGUAGE_CODE"
  adaptive_mt_dataset.target_language_code = "TARGET_LANGUAGE_CODE"
  request = translate.CreateAdaptiveMtDatasetRequest(
      parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION",
      adaptive_mt_dataset=adaptive_mt_dataset,
  )
  # Make the request
  response = client.create_adaptive_mt_dataset(request=request)
  # Handle the response
  print(response)

  2. אחרי שיוצרים מערך נתונים, מאכלסים אותו בדוגמאות לתרגומים מקובץ TSV או TMX.

    אתם יכולים לייבא נתונים מכמה קבצים למערך נתונים יחיד. למידע נוסף, עיינו בשיטה adaptiveMtDatasets.importAdaptiveMtFile.

    REST

    לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

    • ‫PROJECT_NUMBER_OR_ID: המזהה המספרי או האלפאנומרי של Google Cloud הפרויקט
    • LOCATION: האזור שבו נמצא מערך הנתונים, למשל us-central1.
    • ‫DATASET_ID: המזהה הייחודי של מערך הנתונים שאליו רוצים לייבא את הנתונים.
    • ‫GCS_FILE_PATH: הנתיב לקובץ נתוני המקור ב-Cloud Storage, לדוגמה gs://example/data.tsv.

    ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

    POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile

    תוכן בקשת JSON: 

    {
  "gcs_input_source": {
    "input_uri": "GCS_FILE_PATH"
  }
}

    כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

    אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

    {
  "adaptiveMtFile": {
    "name": "DATASET_NAME",
    "displayName": "FILE_NAME",
    "entryCount": TOTAL_ENTRIES
  }
}

    Java

    לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Java API.

    כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

    /** Imports an AdaptiveMtFile. */
private static String importAdaptiveMtFile(
    TranslationServiceClient translationServiceClient,
    String projectId,
    String datasetId,
    String gcsUri) {
  String adaptiveMtDatasetName =
      String.format(
          "projects/%s/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/%s", projectId, datasetId);
  ImportAdaptiveMtFileRequest importAdaptiveMtFileRequest =
      ImportAdaptiveMtFileRequest.newBuilder()
          .setParent(adaptiveMtDatasetName)
          .setGcsInputSource(GcsInputSource.newBuilder().setInputUri(gcsUri).build())
          .build();
  ImportAdaptiveMtFileResponse response =
      translationServiceClient.importAdaptiveMtFile(importAdaptiveMtFileRequest);

  System.out.println("Importing file");
  System.out.println(response);
  return response.getAdaptiveMtFile().getName();
}

    Node.js

    לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Node.js API.

    כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

    async function importAdaptiveMtFile() {
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
        adaptiveMtDatasetName}`,
    gcsInputSource: {inputUri: gcs_file_uri}
  } const [response] = await translationClient.importAdaptiveMtFile(request)
  console.log('Importing file')
  console.log(response)
}

    Python

    לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Python API.

    כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

    def import_adaptive_mt_file():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  gcs_input_source = translate.GcsInputSource()
  gcs_input_source.input_uri = "gs://SOURCE_LOCATION/FILE.tsv"
  # Initialize the request
  request = translate.ImportAdaptiveMtFileRequest(
      parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID",
      gcs_input_source=gcs_input_source
  )
  # Make the request
  response = client.import_adaptive_mt_file(request)
  # Handle the response
  print(response)

  3. כדי לבקש תרגום אדפטיבי, צריך לספק את טקסט המקור לתרגום ואת מערך הנתונים שבו Cloud Translation משתמש כדי להתאים אישית את התרגום.

    שירות Cloud Translation משתמש בשפת המקור ובשפת היעד ממערך הנתונים כדי לקבוע באילו שפות להשתמש לתרגום. לדוגמה, מערך נתונים של en עד es מתרגם טקסט מאנגלית לספרדית. מידע נוסף מופיע במאמר בנושא השיטה adaptiveMtTranslate.

    REST

    לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

    • ‫PROJECT_NUMBER_OR_ID: המזהה המספרי או האלפאנומרי של Google Cloud הפרויקט
    • ‫LOCATION: האזור שבו נמצא מערך הנתונים של המקור, לדוגמה us-central1.
    • ‫DATASET_NAME: השם של מערך הנתונים שבו Cloud Translation משתמש כדי להתאים אישית את התרגומים, בפורמט projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID. כדי לקבל את השמות של מערכי הנתונים, אפשר להציג רשימה של כל מערכי הנתונים בפרויקט.
    • ‫SOURCE_TEXT: הטקסט לתרגום.
    • ‫MIME_TYPE (אופציונלי): הפורמט של טקסט המקור, כמו ‫text/html או text/plain. כברירת מחדל, סוג ה-MIME מוגדר כ-text/plain.

    ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

    POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate

    תוכן בקשת JSON: 

    {
  "dataset": "DATASET_NAME",
  "content": ["SOURCE_TEXT"],
  "mimeType": "MIME_TYPE"
}

    כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

    אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

    {
  "translations": [
    {
      "translatedText": "TRANSLATED_TEXT"
    }
  ],
  "languageCode": "TARGET_LANGUAGE"
}

    Java

    לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Java API.

    כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

    /** Translates using AdaptiveMt. */
private static void adaptiveMtTranslate(
    TranslationServiceClient translationServiceClient, String projectId, String datasetId) {
  String adaptiveMtDatasetName =
      String.format(
          "projects/%s/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/%s", projectId, datasetId);

  AdaptiveMtTranslateRequest request =
      AdaptiveMtTranslateRequest.newBuilder()
          .setParent(LocationName.of(projectId, "us-central1").toString())
          .setDataset(adaptiveMtDatasetName)
          .addContent("Sample translation text")
          .build();
  AdaptiveMtTranslateResponse response = translationServiceClient.adaptiveMtTranslate(request);

  System.out.println("Translating using AdaptiveMt");
  System.out.println(response);
}

    Node.js

    לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Node.js API.

    כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

    async function translate() {
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`,
    dataset: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
        adaptiveMtDatasetName}`,
    content: ['Sample translate query']
  } const [response] = await translationClient.adaptiveMtTranslate(request)
  console.log('Translating')
  console.log(response)
}

    Python

    לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonההוראות להגדרה במדריך למתחילים בנושא Cloud Translation באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Cloud Translation Python API.

    כדי לבצע אימות ב-Cloud Translation, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

    def adaptive_mt_translate():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  # Initialize the request
  request = translate.AdaptiveMtTranslateRequest(
      parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION",
      dataset="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID",
      content=["Sample translation request"]
  )
  # Make the request
  response = client.adaptive_mt_translate(request)
  # Handle the response
  print(response)

המאמרים הבאים