Traduza texto através da tradução adaptativa

Quando pede uma tradução adaptativa, fornece o texto a traduzir e exemplos de traduções que o Cloud Translation usa para personalizar as respetivas respostas.

Para pedidos de tradução programática, pode incluir exemplos de traduções num conjunto de dados ou como parte do seu pedido de tradução. Quando usa um conjunto de dados, o Cloud Translation seleciona automaticamente cinco frases de referência que são mais semelhantes à sua frase de origem para personalizar as traduções. Se incluir frases de referência no seu pedido de tradução, o Cloud Translation usa todas elas para personalizar a tradução.

Antes de começar

Para usar a tradução adaptativa, tem de ativar a API Cloud Translation no seu projeto e configurar a autenticação. Para mais informações, consulte a configuração do Cloud Translation.

Além disso, verifique se os idiomas de origem e de destino são suportados pela tradução adaptativa.

Requisitos e sugestões de dados

Se criar um conjunto de dados ou usar a Google Cloud consola, tem de fornecer traduções de exemplo num ficheiro TSV ou TMX. Os exemplos têm de ser pares de frases nos idiomas de origem e de destino pretendidos. Recomendamos que forneça exemplos que abranjam o vocabulário, a utilização e as particularidades gramaticais do seu domínio. Para ver sugestões adicionais, consulte a secção Preparação de dados na documentação do AutoML Translation.

Os seus dados têm de incluir, pelo menos, 5 pares de frases e, no máximo, 10 000 pares se usar a consola e, no máximo, 30 000 pares se usar a API. Um par de segmentos pode ter, no máximo, 512 carateres (no total).

Limitações

  • Só pode traduzir para um idioma de destino de cada vez.
  • A tradução adaptativa tem limites no número de carateres de entrada e saída. Para mais informações, consulte os limites da tradução adaptativa na página Quotas.

Peça traduções

Para traduções, a entrada pode ser texto simples ou HTML. O Cloud Translation não traduz etiquetas HTML na entrada, apenas o texto que aparece entre as etiquetas. A saída retém as etiquetas HTML (não traduzidas), com o texto traduzido entre as etiquetas, na medida do possível, devido a diferenças entre os idiomas de origem e de destino.

Consola

Quando usar a Google Cloud consola, selecione um ficheiro que inclua as suas traduções de exemplo e, em seguida, peça traduções. O Cloud Translation não armazena os seus dados importados. Se preferir trabalhar com conjuntos de dados persistentes, use a API.

  1. Aceda à consola do AutoML Translation.

    Aceda à página Tradução adaptativa

  2. Selecione um ficheiro local ou um ficheiro no Cloud Storage que contenha as suas traduções de exemplo.

    Depois de selecionar um ficheiro, o Cloud Translation define os campos Idioma de origem e Idioma de destino com base nos seus dados. Por exemplo, se importar um conjunto de dados de inglês para português, a consola permite-lhe traduzir apenas frases em inglês para português.

  3. Introduza texto no campo do idioma de origem.

    A tradução adaptativa tem limites no número de carateres de entrada e saída. Para mais informações, consulte os limites de tradução adaptativa na página Quotas.

  4. Para ajustar os parâmetros, use os controlos de deslize ou os campos de texto para definir valores:

    • Temperatura: controla o grau de aleatoriedade na seleção de tokens. Para temperaturas mais baixas, espere uma resposta verdadeira ou correta. Para temperaturas mais elevadas, espere resultados mais diversos ou inesperados.
    • Número de exemplos: define o número de exemplos a usar dos seus dados de origem para pedir ao MDG.

  5. Selecione Comparar com o modelo NMT para incluir traduções do modelo NMT da Google predefinido, juntamente com o resultado da tradução adaptativa.

  6. Clique em Traduzir.

    Dentro de alguns momentos, o Cloud Translation devolve uma resposta no campo de idioma de destino. O Cloud Translation não devolve texto que exceda o limite de carateres de saída.

API

Use a API para pedir traduções adaptativas incluindo pares de frases de referência ou especificando um conjunto de dados.

Traduções adaptáveis com pares de frases de referência

Para incluir exemplos de traduções como parte dos seus pedidos de tradução, inclua os pares de frases de origem e de destino de exemplo no campo referenceSentencePairs, que faz parte do objeto referenceSentenceConfig. Para mais informações, consulte o método adaptiveMtTranslate. Pode incluir até cinco pares de frases.

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

  • PROJECT_NUMBER_OR_ID: o ID numérico ou alfanumérico do seu projeto Google Cloud
  • LOCATION: a região onde o seu pedido de tradução é processado, como us-central1.
  • REFERENCE_SOURCE: uma frase no idioma de origem que faz parte de um par de frases de referência.
  • REFERENCE_TARGET: uma frase no idioma de destino que faz parte de um par de frases de referência.
  • SOURCE_LANGUAGE: O código do idioma do texto de origem.
  • TARGET_LANGUAGE: O código do idioma do idioma para o qual o texto de origem deve ser traduzido.
  • SOURCE_TEXT: o texto a traduzir.
  • MIME_TYPE (Opcional): o formato do texto de origem, como text/html ou text/plain. Por predefinição, o tipo MIME está definido como text/plain.

Método HTTP e URL: 

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

Corpo JSON do pedido: 

{
  "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"
}

Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da JavaAPI Cloud Translation.

Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

/** 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

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da Node.jsAPI Cloud Translation.

Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da PythonAPI Cloud Translation.

Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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)

Traduções adaptáveis com um conjunto de dados

Para usar um conjunto de dados com traduções, crie um conjunto de dados e importe primeiro pares de frases. Se já tiver um conjunto de dados, pode pedir traduções adaptativas com o mesmo. O conjunto de dados persiste no seu projeto até o eliminar.

  1. Crie um conjunto de dados onde importa as suas traduções de exemplo.

    Os idiomas de origem e de destino têm de corresponder aos idiomas que quer usar nas suas traduções. Para mais informações, consulte o método adaptiveMtDataset.create.

    REST

    Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

    • PROJECT_NUMBER_OR_ID: o ID numérico ou alfanumérico do seu projeto Google Cloud
    • LOCATION: a região onde o conjunto de dados de origem está localizado, como us-central1.
    • DATASET_ID: um identificador exclusivo para o seu conjunto de dados.
    • DISPLAY_NAME: um nome descritivo para o conjunto de dados.
    • SOURCE_LANGUAGE: o código do idioma do texto de entrada. Para ver os códigos de idiomas suportados, consulte o artigo Idiomas suportados.
    • TARGET_LANGUAGE: o idioma de destino para o qual o texto de entrada deve ser traduzido. Para ver os códigos de idiomas suportados, consulte o artigo Idiomas suportados.

    Método HTTP e URL: 

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

    Corpo JSON do pedido: 

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

    Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

    Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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

    Java

    Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da JavaAPI Cloud Translation.

    Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

    /** 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

    Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da Node.jsAPI Cloud Translation.

    Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

    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

    Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da PythonAPI Cloud Translation.

    Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

    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)

  2. Depois de criar um conjunto de dados, preencha-o com traduções de exemplo de um ficheiro TSV ou TMX.

    Pode importar dados de vários ficheiros para um único conjunto de dados. Para mais informações, consulte o método adaptiveMtDatasets.importAdaptiveMtFile.

    REST

    Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

    • PROJECT_NUMBER_OR_ID: o ID numérico ou alfanumérico do seu projeto Google Cloud
    • LOCATION: a região onde o conjunto de dados está localizado, como us-central1.
    • DATASET_ID: o identificador exclusivo do seu conjunto de dados onde os dados vão ser importados.
    • GCS_FILE_PATH: o caminho para o ficheiro de dados de origem no Cloud Storage, como gs://example/data.tsv.

    Método HTTP e URL: 

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

    Corpo JSON do pedido: 

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

    Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

    Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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

    Java

    Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da JavaAPI Cloud Translation.

    Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

    /** 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

    Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da Node.jsAPI Cloud Translation.

    Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

    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

    Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da PythonAPI Cloud Translation.

    Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

    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)

  3. Peça uma tradução adaptativa fornecendo o texto de origem a traduzir e o conjunto de dados que o Cloud Translation usa para personalizar a tradução.

    O Cloud Translation usa o idioma de origem e de destino do conjunto de dados para determinar os idiomas a usar para a sua tradução. Por exemplo, um conjunto de dados de en para es traduz texto de inglês para espanhol. Para mais informações, consulte o método adaptiveMtTranslate.

    REST

    Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

    • PROJECT_NUMBER_OR_ID: o ID numérico ou alfanumérico do seu projeto Google Cloud
    • LOCATION: a região onde o conjunto de dados de origem está localizado, como us-central1.
    • DATASET_NAME: O nome do conjunto de dados que o Cloud Translation usa para personalizar as suas traduções, formatado como projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID. Pode obter os nomes dos conjuntos de dados listando todos os conjuntos de dados no seu projeto.
    • SOURCE_TEXT: o texto a traduzir.
    • MIME_TYPE (Opcional): o formato do texto de origem, como text/html ou text/plain. Por predefinição, o tipo MIME está definido como text/plain.

    Método HTTP e URL: 

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

    Corpo JSON do pedido: 

    {
  "dataset": "DATASET_NAME",
  "content": ["SOURCE_TEXT"],
  "mimeType": "MIME_TYPE"
}

    Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

    Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

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

    Java

    Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da JavaAPI Cloud Translation.

    Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

    /** 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

    Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da Node.jsAPI Cloud Translation.

    Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

    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

    Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Cloud Translation com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da PythonAPI Cloud Translation.

    Para se autenticar no Cloud Translation, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

    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)

O que se segue?