Modelo de tradução automática neural (NMT, na sigla em inglês)
A tradução automática neural (NMT, na sigla em inglês) padrão do Google evoluiu do sistema de tradução de rede neural que o Google lançou em novembro de 2016, com muitas melhorias. Ele pode traduzir para e de vários idiomas em tempo real.
O ID do modelo é general/nmt.
É possível acessar o modelo NMT sem modificação usando a API Cloud Translation Basic ou a API Cloud Translation Advanced. Com a API Cloud Translation - Advanced, também é possível personalizar.
Em ambos os casos, é necessário ter um Google Cloud projeto com a API Cloud Translation ativada e credenciais para fazer chamadas autenticadas. Para acessar o modelo usando Python ou outra linguagem de programação, instale a biblioteca de cliente v2 ou v3 apropriada.
Nos exemplos mostrados aqui, PROJECT_ID representa o ID do projeto, e REGION_NAME representa o nome técnico da região Google Cloud em que você quer executar a operação de tradução (como us-central1). Use códigos ISO-639 para identificar os idiomas de origem e de destino quando necessário.
Exemplo da API REST do Cloud Translation - Basic
É possível fazer uma chamada REST com a API Cloud Translation - Basic para
TranslateText usando o modelo
NMT. Você pode colocar os campos de solicitação em um arquivo JSON
chamado request.json, assim:
{
"q": ["Hello world", "My name is Jeff"],
"target": "de"
}
A API Cloud Translation – Basic só oferece suporte ao modelo NMT. Portanto, não é necessário especificar o modelo na solicitação.
Em seguida, use um comando curl para enviar a solicitação:
!curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: cloud-ml-translate-e2e-testing" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://translate.googleapis.com/language/translate/v2"
A resposta é um documento JSON semelhante a este:
{
"data": {
"translations": [
{
"translatedText": "Hallo Welt",
"detectedSourceLanguage": "en"
},
{
"translatedText": "Mein Name ist Jeff",
"detectedSourceLanguage": "en"
}
]
}
}
Exemplo da API Cloud Translation Basic em Python
Confira um exemplo de código em Python para chamar TranslateText no modelo NMT usando a API Cloud Translation - Basic.
Como nenhum idioma de origem foi especificado, a API tenta detectá-lo automaticamente.
def translate_text(
text: str | bytes | list[str] = "¡Hola amigos y amigas!",
target_language: str = "en",
source_language: str | None = None,
) -> dict:
translate_client = translate_v2.Client()
if isinstance(text, bytes):
text = [text.decode("utf-8")]
if isinstance(text, str):
text = [text]
results = translate_client.translate(
values=text,
target_language=target_language,
source_language=source_language
)
for result in results:
if "detectedSourceLanguage" in result:
print(f"Detected source language: {result['detectedSourceLanguage']}")
print(f"Input text: {result['input']}")
print(f"Translated text: {result['translatedText']}")
print()
return results
translate_text()
A resposta é a seguinte:
Detected source language: es
Input text: ¡Hola amigos y amigas!
Translated text: Hello friends!
[{'translatedText': 'Hello friends!',
'detectedSourceLanguage': 'es',
'input': '¡Hola amigos y amigas!'}]
Exemplo de REST da API Cloud Translation Advanced
É possível fazer uma chamada REST com a API Cloud Translation Advanced para
TranslateText usando o modelo
NMT padrão. Para isso, não especifique um modelo ou
peça explicitamente o modelo NMT. Coloque os campos de solicitação em um arquivo JSON chamado request.json, por exemplo:
{
"sourceLanguageCode": "en",
"targetLanguageCode": "ru",
"contents": ["Dr. Watson, come here!", "Bring me some coffee!"],
"model": "projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME/models/general/nmt"
}
Em seguida, use um comando curl para enviar a solicitação:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME:translateText"
A resposta é um documento JSON parecido com este:
{
"translations": [
{
"translatedText": "Доктор Ватсон, иди сюда!",
},
{
"translatedText": "Принеси мне кофе!",
}
]
}
Exemplo em Python da API Cloud Translation Advanced
def translate():
response = translate_v3.TranslationServiceClient().translate_text(
contents=["Life is short.",
"Art is long."],
target_language_code='fr',
source_language_code='en',
parent=f"projects/{project_id}/locations/us-central1",
model=f"{parent}/models/general/nmt"
)
print(response)
return response
translate()
A saída é um documento JSON semelhante a este:
translations {
translated_text: "La vie est courte."
model: "projects/261347268520/locations/us-central1/models/general/nmt"
}
translations {
translated_text: "L'art est long."
model: "projects/261347268520/locations/us-central1/models/general/nmt"
}