Datasets verwalten

Vorhandene Datasets mit adaptiver Übersetzung mithilfe der Cloud Translation API verwalten Sie können Datasets auflisten, Dateien auflisten, die von einem Dataset verwendet werden, alle Einträge aus einer bestimmten Datei löschen oder Datasets löschen.

Datasets auflisten

So rufen Sie eine Liste aller vorhandenen Datasets mit adaptiver Übersetzung in Ihrem Projekt auf:

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_NUMBER_OR_ID: Die numerische oder alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihr Dataset befindet, z. B. us-central1.

HTTP-Methode und URL:

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

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

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

Java

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Java API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/** Lists all AdaptiveMtDatasets in a project. */
private static void listAdaptiveMtDatasets(
    TranslationServiceClient translationServiceClient, String projectId) {
  ListAdaptiveMtDatasetsRequest listAdaptiveMtDatasetsRequest =
      ListAdaptiveMtDatasetsRequest.newBuilder()
          .setParent(LocationName.of(projectId, "LOCATION").toString())
          .build();
  ListAdaptiveMtDatasetsPagedResponse response =
      translationServiceClient.listAdaptiveMtDatasets(listAdaptiveMtDatasetsRequest);

  System.out.println("Listing datasets:");
  for (AdaptiveMtDataset dataset : response.iterateAll()) {
    System.out.println(dataset);
  }
}
  

Node.js

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Node.js in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Node.js API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

async function listAdaptiveMtDatasets() {
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}`
  } const [response] = await translationClient.listAdaptiveMtDatasets(request)
  console.log('Listing datasets')
  console.log(response)
}
  

Python

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Python in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Python API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

def list_adaptive_mt_datasets():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  # Initialize the request
  request = translate.ListAdaptiveMtDatasetsRequest(
      parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION",
  )
  # Make the request
  response = client.list_adaptive_mt_datasets(request)
  # Handle the response
  print(response)
  

Dateien im Dataset auflisten

Listen Sie Dateien in Ihrem Dataset auf, um zu sehen, welche Dateien zum Auffüllen des Datasets verwendet wurden. Cloud Translation gibt die Dateinamen und die Anzahl der Satzpaare (Einträge) aus, die aus jeder Datei importiert werden.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_NUMBER_OR_ID: Die numerische oder alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihr Dataset befindet, z. B. us-central1.
  • DATASET_ID: Die eindeutige ID Ihres Datasets, die Dateien enthält, die aufgelistet werden sollen.

HTTP-Methode und URL:

GET https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID/adaptiveMtFiles

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "adaptiveMtFile": [
    {
      "name": "FILE_NAME",
      "displayName": "DESCRIPTIVE_NAME",
      "entryCount": TOTAL_ENTRIES
    }
  ]
}

Java

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Java API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/** Lists all AdaptiveMtFiles in a dataset. */
private static void listAdaptiveMtFiles(
    TranslationServiceClient translationServiceClient, String projectId, String datasetId) {
  String adaptiveMtDatasetName =
      String.format(
          "projects/%s/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/%s", projectId, datasetId);
  TranslationServiceClient.ListAdaptiveMtFilesPagedResponse response =
      translationServiceClient.listAdaptiveMtFiles(adaptiveMtDatasetName);

  System.out.println("Listing dataset files:");
  for (AdaptiveMtFile file : response.iterateAll()) {
    System.out.println(file.toString());
  }
}
  

Node.js

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Node.js in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Node.js API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

async function listAdaptiveMtFiles() {
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
        adaptiveMtDatasetName}`,
  } const [response] = await translationClient.listAdaptiveMtFiles(request)
  console.log('Listing files')
  console.log(response)
}
  

Python

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Python in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Python API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

def list_adaptive_mt_files():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  # Initialize the request
  request = translate.ListAdaptiveMtFilesRequest(
      parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID"
  )
  # Make the request
  response = client.list_adaptive_mt_files(request)
  # Handle the response
  print(response)
  

Dataset-Datei löschen

Einträge aus einer bestimmten Datei für ein bestimmtes Dataset löschen. Sie müssen die ID der Datei angeben, die Teil des Ressourcennamens der Datei ist, der von der Methode der Listendateien zurückgegeben wird.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_NUMBER_OR_ID: Die numerische oder alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihr Dataset befindet, z. B. us-central1.
  • DATASET_ID: Die eindeutige ID Ihres Datasets, die Dateien enthält, die aufgelistet werden sollen.
  • FILE_ID: Die eindeutige ID der zu löschenden Datei, die beim Auflisten von Dataset-Dateien angegeben wird.

HTTP-Methode und URL:

DELETE https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID/adaptiveMtFiles/FILE_ID

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten einen erfolgreichen Statuscode (2xx) und eine leere Antwort als Ausgabe erhalten.

Java

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Java API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/** Deletes an AdaptiveMtFile. */
private static void deleteAdaptiveMtFile(
    TranslationServiceClient translationServiceClient, String fileId) {
  System.out.println("Deleting AdaptiveMtFile");
  translationServiceClient.deleteAdaptiveMtFile(fileId);
}
  

Node.js

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Node.js in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Node.js API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

async function deleteAdaptiveMtFile() {
  const request = {
    name: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
        adaptiveMtDatasetName}/adaptiveMtFiles/${adaptive_mt_file_id}`,
  } const [response] = await translationClient.deleteAdaptiveMtFile(request)
  console.log('Deleting file')
  console.log(response)
}
  

Python

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Python in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Python API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

def delete_adaptive_mt_file():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  # Initialize the request
  request = translate.DeleteAdaptiveMtFileRequest(
      name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID/adaptiveMtFiles/FILE_ID"
  )
  # Make the request
  response = client.delete_adaptive_mt_file(request)
  # Handle the response
  print(response)
  

Datasets löschen

Dataset löschen, um alle Daten zu entfernen.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_NUMBER_OR_ID: Die numerische oder alphanumerische ID Ihres Google Cloud-Projekts
  • LOCATION: Die Region, in der sich Ihr Dataset befindet, z. B. us-central1.
  • DATASET_ID: Die eindeutige ID des zu löschenden Datasets.

HTTP-Methode und URL:

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

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten einen erfolgreichen Statuscode (2xx) und eine leere Antwort als Ausgabe erhalten.

Java

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Java in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Java API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/** Deletes an AdaptiveMtDataset. */
private static void deleteAdaptiveMtDataset(
    TranslationServiceClient translationServiceClient, String projectId, String datasetId) {
  System.out.println("Deleting AdaptiveMtDataset");
  String adaptiveMtDatasetName =
      String.format(
          "projects/%s/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/%s", projectId, datasetId);
  translationServiceClient.deleteAdaptiveMtDataset(adaptiveMtDatasetName);
}

public static void main(String[] args) {

  String projectName = "PROJECT_NAME";
  String datasetId = "java-dataset-test";
  String gcsUri = "gs://SOURCE_LOCATION/FILE.tsv";

  try (TranslationServiceClient translationServiceClient = TranslationServiceClient.create()) {

    createAdaptiveMtDataset(translationServiceClient, projectName, datasetId);
    listAdaptiveMtDatasets(translationServiceClient, projectName);
    getAdaptiveMtDataset(translationServiceClient, projectName, datasetId);

    String fileId =
        importAdaptiveMtFile(translationServiceClient, projectName, datasetId, gcsUri);

    listAdaptiveMtFiles(translationServiceClient, projectName, datasetId);
    getAdaptiveMtFile(translationServiceClient, fileId);

    adaptiveMtTranslate(translationServiceClient, projectName, datasetId);

    deleteAdaptiveMtFile(translationServiceClient, fileId);
    deleteAdaptiveMtDataset(translationServiceClient, projectName, datasetId);
  } catch (java.io.IOException e) {
    System.out.println(e.toString());
  }
}
  

Node.js

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Node.js in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Node.js API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

async function deleteAdaptiveMtDataset() {
  const request = {
    name: `projects/${projectId}/locations/${location}/adaptiveMtDatasets/${
        adaptiveMtDatasetName}`
  } await translationClient.deleteAdaptiveMtDataset(request)
  console.log('Deleted dataset')
}
  

Python

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Python in der Cloud Translation-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken, bevor Sie dieses Beispiel anwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Cloud Translation Python API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Translation zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

def delete_adaptive_mt_dataset():
  # Create a client
  client = translate.TranslationServiceClient()
  # Initialize the request
  request = translate.DeleteAdaptiveMtDatasetRequest(
      name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID"
  )
  # Make the request
  response = client.delete_adaptive_mt_dataset(request)
  # Handle the response
  print(response)