神經機器翻譯 (NMT) 模型

Google 的標準神經機器翻譯 (NMT) 是從 Google 於 2016 年 11 月推出的神經網路翻譯系統演變而來，並經過多次改良。這項功能可以即時翻譯多種語言。

型號 ID 為 general/nmt。

您可以透過 Cloud Translation - Basic API 或 Cloud Translation - Advanced API，存取未經修改的 NMT 模型。您也可以使用 Cloud Translation - Advanced API 自訂翻譯結果。

無論是哪種情況，您都需要已啟用 Cloud Translation API 的Google Cloud 專案，以及用於發出已驗證呼叫的憑證。如要使用 Python 或其他程式設計語言存取模型，請安裝適當的 v2 或 v3 用戶端程式庫。

在下列範例中，PROJECT_ID 代表專案 ID，REGION_NAME 代表您要執行翻譯作業的 Google Cloud 區域技術區域名稱 (例如 us-central1)。如有需要，請使用 ISO-639 代碼識別原文和譯文語言。

Cloud Translation - Basic API REST 範例

您可以使用 Cloud Translation - Basic API 進行 REST 呼叫，透過 NMT 模型 TranslateText。您可以將要求欄位放入名為 request.json 的 JSON 檔案，如下所示：

{
  "q": ["Hello world", "My name is Jeff"],
  "target": "de"
}

Cloud Translation - Basic API 僅支援 NMT 模型，因此您不需要在要求中指定模型。

接著，您可以使用 curl 指令提交要求：

!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"

回覆內容為 JSON 文件，如下所示：

{
  "data": {
    "translations": [
      {
        "translatedText": "Hallo Welt",
        "detectedSourceLanguage": "en"
      },
      {
        "translatedText": "Mein Name ist Jeff",
        "detectedSourceLanguage": "en"
      }
    ]
  }
}

Cloud Translation - Basic API Python 範例

以下是使用 Cloud Translation - Basic API 呼叫 NMT 模型 TranslateText 的 Python 程式碼範例。由於未指定來源語言，API 會嘗試自動偵測。

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()

輸出內容如下所示：

Detected source language: es
Input text: ¡Hola amigos y amigas!
Translated text: Hello friends!

[{'translatedText': 'Hello friends!',
  'detectedSourceLanguage': 'es',
  'input': '¡Hola amigos y amigas!'}]

Cloud Translation - Advanced API REST 範例

您可以透過 Cloud Translation - Advanced API 進行 REST 呼叫，使用預設的 NMT 模型TranslateText，方法是不指定模型，或是明確要求使用 NMT 模型。將要求欄位放入名為 request.json 的 JSON 檔案，如下所示：

{
  "sourceLanguageCode": "en",
  "targetLanguageCode": "ru",
  "contents": ["Dr. Watson, come here!", "Bring me some coffee!"],
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME/models/general/nmt"
}

接著，您可以使用 curl 指令提交要求：

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"

回覆內容為 JSON 文件，如下所示：

{
  "translations": [
    {
      "translatedText": "Доктор Ватсон, иди сюда!",
    },
    {
      "translatedText": "Принеси мне кофе!",
    }
  ]
}

Cloud Translation - Advanced API Python 範例

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()

輸出結果為 JSON 文件，如下所示：

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"
}