Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Menerjemahkan teks menggunakan terjemahan adaptif

Saat meminta terjemahan adaptif, Anda memberikan teks yang akan diterjemahkan dan contoh terjemahan yang digunakan Cloud Translation untuk menyesuaikan responsnya.

Untuk permintaan terjemahan terprogram, Anda dapat menyertakan contoh terjemahan dalam set data atau sebagai bagian dari permintaan terjemahan. Saat Anda menggunakan set data, Cloud Translation akan otomatis memilih lima kalimat referensi yang paling mirip dengan kalimat sumber Anda untuk menyesuaikan terjemahan. Jika Anda menyertakan kalimat referensi dalam permintaan terjemahan, Cloud Translation akan menggunakan semuanya untuk menyesuaikan terjemahan.

Sebelum memulai

Untuk menggunakan terjemahan adaptif, Anda harus mengaktifkan Cloud Translation API di project Anda dan menyiapkan autentikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Penyiapan Cloud Translation.

Selain itu, pastikan bahasa sumber dan target Anda didukung oleh terjemahan adaptif.

Persyaratan data dan saran

Jika membuat set data atau menggunakan konsol Google Cloud, Anda harus memberikan contoh terjemahan dalam file TSV atau TMX. Contoh harus berupa pasangan kalimat dalam bahasa sumber dan target yang Anda maksudkan. Sebaiknya Anda memberikan contoh yang mencakup kosakata, penggunaan, dan ciri khas gramatikal domain Anda. Untuk tips tambahan, lihat Persiapan data di dokumentasi AutoML Translation.

Data harus menyertakan minimal 5 pasangan kalimat dan tidak lebih dari 10000 pasangan jika menggunakan konsol, dan tidak lebih dari 30000 pasangan jika menggunakan API. Pasangan segmen dapat berisi maksimal 512 karakter (total).

Batasan

Anda hanya dapat menerjemahkan ke satu bahasa target pada satu waktu.
Terjemahan adaptif memiliki batas jumlah karakter input dan output. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat batas Terjemahan adaptif di halaman Kuota.

Meminta terjemahan

Untuk terjemahan, input dapat berupa teks biasa atau HTML. Cloud Translation tidak menerjemahkan tag HTML apa pun dalam input, hanya teks yang muncul di antara tag. Output-nya mempertahankan tag HTML (tidak diterjemahkan), dengan teks terjemahan di antara tag selama memungkinkan karena perbedaan antara bahasa sumber dan target.

Konsol

Saat menggunakan konsol Google Cloud, pilih file yang menyertakan contoh terjemahan, lalu minta terjemahan. Cloud Translation tidak menyimpan data yang diimpor. Jika Anda lebih suka menggunakan set data persisten, gunakan API.

Buka konsol AutoML Translation.

Buka halaman Terjemahan Adaptif
Pilih file lokal atau file dalam Cloud Storage yang berisi contoh terjemahan Anda.

Setelah memilih file, Cloud Translation akan menetapkan kolom Source language dan Target language berdasarkan data Anda. Misalnya, jika Anda mengimpor set data bahasa Inggris ke Portugis, konsol memungkinkan Anda menerjemahkan hanya kalimat bahasa Inggris ke bahasa Portugis.
Masukkan teks di kolom bahasa sumber.

Terjemahan adaptif memiliki batas jumlah karakter input dan output. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Batas terjemahan adaptif di halaman Kuota.
Untuk menyesuaikan parameter, gunakan penggeser atau kolom teks untuk menetapkan nilai:
- Suhu - Mengontrol tingkat keacakan dalam pemilihan token. Untuk suhu yang lebih rendah, Anda akan menerima jawaban betul atau benar. Untuk suhu yang lebih tinggi, harapkan hasil yang lebih beragam atau tidak terduga.
- Jumlah contoh - Menetapkan jumlah contoh yang akan digunakan dari data sumber untuk meminta LLM.
Pilih Bandingkan dengan model NMT untuk menyertakan terjemahan dari model NMT Google default beserta output terjemahan adaptif.
Klik Terjemahkan.

Dalam beberapa saat, Cloud Translation akan menampilkan respons di kolom bahasa target. Cloud Translation tidak menampilkan teks apa pun di luar batas karakter output.

API

Gunakan API untuk meminta terjemahan adaptif dengan menyertakan pasangan kalimat referensi atau dengan menentukan set data.

Terjemahan adaptif dengan pasangan kalimat referensi
Terjemahan adaptif dengan set data

Terjemahan adaptif dengan pasangan kalimat referensi

Untuk menyertakan contoh terjemahan sebagai bagian dari permintaan terjemahan, sertakan contoh pasangan kalimat sumber dan target di kolom referenceSentencePairs, yang merupakan bagian dari objek referenceSentenceConfig. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat metode adaptiveMtTranslate. Anda dapat menyertakan hingga lima pasangan kalimat.

REST

Sebelum menggunakan data permintaan apa pun, lakukan penggantian sebagai berikut:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: ID numerik atau alfanumerik untuk project Google Cloud Anda
LOCATION: Region tempat permintaan terjemahan Anda ditangani, seperti us-central1.
REFERENCE_SOURCE: Kalimat dalam bahasa sumber yang merupakan bagian dari pasangan kalimat referensi.
REFERENCE_TARGET: Kalimat dalam bahasa target yang merupakan bagian dari pasangan kalimat referensi.
SOURCE_LANGUAGE: Kode bahasa teks sumber.
TARGET_LANGUAGE: Kode bahasa bahasa yang akan digunakan untuk menerjemahkan teks sumber.
SOURCE_TEXT: Teks untuk diterjemahkan.
MIME_TYPE (Opsional): Format teks sumber, seperti text/html atau text/plain. Secara default, jenis MIME disetel ke text/plain.

Metode HTTP dan URL:

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

Meminta isi 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"
}

Untuk mengirim permintaan Anda, perluas salah satu opsi berikut:

curl (Linux, macOS, atau Cloud Shell)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate"

PowerShell (Windows)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate" | Select-Object -Expand Content

Anda akan melihat respons JSON yang mirip dengan berikut ini:

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

Java

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di panduan memulai Cloud Translation menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, silakan melihat dokumentasi referensi API Java Cloud Translation.

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/** 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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Node.js di panduan memulai Cloud Translation menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, silakan melihat dokumentasi referensi API Node.js Cloud Translation.

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di panduan memulai Cloud Translation menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, silakan melihat dokumentasi referensi API Python Cloud Translation.

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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)

Terjemahan adaptif dengan set data

Untuk menggunakan set data dengan terjemahan, buat set data dan impor pasangan kalimat terlebih dahulu. Jika sudah memiliki set data, Anda dapat meminta terjemahan adaptif dengannya. Set data akan tetap ada di project Anda hingga Anda menghapusnya.

Buat set data tempat Anda mengimpor contoh terjemahan.

Bahasa sumber dan target harus cocok dengan bahasa yang ingin digunakan dalam terjemahan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat metode adaptiveMtDataset.create.

REST

Sebelum menggunakan data permintaan apa pun, lakukan penggantian sebagai berikut:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: ID numerik atau alfanumerik untuk project Google Cloud Anda
LOCATION: Region tempat set data sumber Anda berada, misalnya us-central1.
DATASET_ID: ID unik untuk set data Anda.
DISPLAY_NAME: Nama deskriptif untuk set data Anda.
SOURCE_LANGUAGE: Kode bahasa teks input. Untuk kode bahasa yang didukung, lihat Bahasa yang didukung.
TARGET_LANGUAGE: Bahasa target untuk menerjemahkan teks input. Untuk kode bahasa yang didukung, lihat Bahasa yang didukung.

Metode HTTP dan URL:

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

Meminta isi JSON:

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

Untuk mengirim permintaan Anda, perluas salah satu opsi berikut:

curl (Linux, macOS, atau Cloud Shell)

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets"

PowerShell (Windows)

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets" | Select-Object -Expand Content

Anda akan melihat respons JSON yang mirip dengan berikut ini:

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

Java

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/** 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

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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)

Setelah Anda membuat set data, isi set data tersebut dengan contoh terjemahan dari file TSV atau TMX.

Anda dapat mengimpor data dari beberapa file ke dalam satu set data. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat metode adaptiveMtDatasets.importAdaptiveMtFile.

REST

Sebelum menggunakan data permintaan apa pun, lakukan penggantian sebagai berikut:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: ID numerik atau alfanumerik untuk project Google Cloud Anda
LOCATION: Region tempat set data Anda berada, seperti us-central1.
DATASET_ID: ID unik set data Anda tempat data akan diimpor.
GCS_FILE_PATH: Jalur ke file data sumber di Cloud Storage, seperti gs://example/data.tsv.

Metode HTTP dan URL:

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

Meminta isi JSON:

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

Untuk mengirim permintaan Anda, perluas salah satu opsi berikut:

curl (Linux, macOS, atau Cloud Shell)

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile"

PowerShell (Windows)

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile" | Select-Object -Expand Content

Anda akan melihat respons JSON yang mirip dengan berikut ini:

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

Java

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/** 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

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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)

Minta terjemahan adaptif dengan memberikan teks sumber yang akan diterjemahkan dan set data yang digunakan Cloud Translation untuk menyesuaikan terjemahan.

Cloud Translation menggunakan bahasa sumber dan target dari set data untuk menentukan bahasa yang akan digunakan untuk terjemahan. Misalnya, set data en ke es menerjemahkan teks dari bahasa Inggris ke bahasa Spanyol. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat metode adaptiveMtTranslate.
REST

Sebelum menggunakan data permintaan apa pun, lakukan penggantian sebagai berikut:
- PROJECT_NUMBER_OR_ID: ID numerik atau alfanumerik untuk project Google Cloud Anda
- LOCATION: Region tempat set data sumber Anda berada, misalnya us-central1.
- DATASET_NAME: Nama set data yang digunakan Cloud Translation untuk menyesuaikan terjemahan Anda, dengan format projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID. Anda bisa mendapatkan nama set data dengan mencantumkan semua set data dalam project Anda.
- SOURCE_TEXT: Teks untuk diterjemahkan.
- MIME_TYPE (Opsional): Format teks sumber, seperti text/html atau text/plain. Secara default, jenis MIME disetel ke text/plain.
Metode HTTP dan URL:
POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate
Meminta isi JSON:
{ "dataset": "DATASET_NAME", "content": ["SOURCE_TEXT"], "mimeType": "MIME_TYPE" }
Untuk mengirim permintaan Anda, perluas salah satu opsi berikut:
curl (Linux, macOS, atau Cloud Shell)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate"
PowerShell (Windows)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate" | Select-Object -Expand Content
Anda akan melihat respons JSON yang mirip dengan berikut ini:
{ "translations": [ { "translatedText": "TRANSLATED_TEXT" } ], "languageCode": "TARGET_LANGUAGE" }
Java

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di panduan memulai Cloud Translation menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, silakan melihat dokumentasi referensi API Java Cloud Translation.

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
```
/** 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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Node.js di panduan memulai Cloud Translation menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, silakan melihat dokumentasi referensi API Node.js Cloud Translation.

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
```
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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di panduan memulai Cloud Translation menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, silakan melihat dokumentasi referensi API Python Cloud Translation.

Untuk melakukan autentikasi ke Cloud Translation, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
```
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)
```

Langkah selanjutnya

Menggunakan glosarium dengan terjemahan adaptif
Mengelola set data (khusus API)