管理数据集

使用 Cloud Translation API 管理现有的自适应翻译数据集。您可以列出数据集、列出数据集使用的文件、从给定文件中删除所有条目或删除数据集。

列出数据集

查看项目中所有现有的自适应翻译数据集的列表。

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

PROJECT_NUMBER_OR_ID：您的 Google Cloud 项目的数字或字母数字 ID
LOCATION：源数据集所在的区域，例如 us-central1。

HTTP 方法和网址：

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

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

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

Java

试用此示例之前，请按照 Cloud Translation 快速入门：使用客户端库中的 Java 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Cloud Translation Java API 参考文档。

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

/** 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

试用此示例之前，请按照 Cloud Translation 快速入门：使用客户端库中的 Node.js 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Cloud Translation Node.js API 参考文档。

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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

Python

试用此示例之前，请按照 Cloud Translation 快速入门：使用客户端库中的 Python 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Cloud Translation Python API 参考文档。

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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)

列出数据集中的文件

列出数据集中的文件，以查看哪些文件用于填充数据集。Cloud Translation 会输出文件名和从每个文件导入的句对（条目）数。

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

PROJECT_NUMBER_OR_ID：您的 Google Cloud 项目的数字或字母数字 ID
LOCATION：数据集所在的区域，例如 us-central1。
DATASET_ID：包含要列出文件的数据集的唯一标识符。

HTTP 方法和网址：

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

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

执行以下命令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID/adaptiveMtFiles"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID/adaptiveMtFiles" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

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

Java

试用此示例之前，请按照 Cloud Translation 快速入门：使用客户端库中的 Java 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Cloud Translation Java API 参考文档。

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

/** 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

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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)

删除数据集文件

删除给定数据集的特定文件中的条目。您必须提供文件的 ID，它是从列出文件方法返回的文件资源名称的一部分。

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

PROJECT_NUMBER_OR_ID：您的 Google Cloud 项目的数字或字母数字 ID
LOCATION：数据集所在的区域，例如 us-central1。
DATASET_ID：包含要列出文件的数据集的唯一标识符。
FILE_ID：要删除的文件的唯一标识符，在列出数据集文件时提供。

HTTP 方法和网址：

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

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

执行以下命令：

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID/adaptiveMtFiles/FILE_ID"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID/adaptiveMtFiles/FILE_ID" | Select-Object -Expand Content

您应该会收到一个成功的状态代码 (2xx) 和一个空响应。

Java

试用此示例之前，请按照 Cloud Translation 快速入门：使用客户端库中的 Java 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Cloud Translation Java API 参考文档。

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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

Node.js

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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)

删除数据集

删除数据集可移除其所有数据。

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

PROJECT_NUMBER_OR_ID：您的 Google Cloud 项目的数字或字母数字 ID
LOCATION：源数据集所在的区域，例如 us-central1。
DATASET_ID：要删除的数据集的唯一标识符。

HTTP 方法和网址：

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

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

执行以下命令：

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID" | Select-Object -Expand Content

您应该会收到一个成功的状态代码 (2xx) 和一个空响应。

Java

试用此示例之前，请按照 Cloud Translation 快速入门：使用客户端库中的 Java 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 Cloud Translation Java API 参考文档。

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

/** 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

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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

Python

如需向 Cloud Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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)