Tradurre il testo utilizzando la traduzione adattiva
Quando richiedi una traduzione adattiva, fornisci il testo da tradurre e le traduzioni di esempio che Cloud Translation utilizza per personalizzare le sue risposte.
Per le richieste di traduzione programmatica, puoi includere traduzioni di esempio in un set di dati o come parte della richiesta di traduzione. Quando utilizzi un set di dati, Cloud Translation seleziona automaticamente cinque frasi di riferimento più simili alla frase di origine per personalizzare le traduzioni. Se includi frasi di riferimento nella richiesta di traduzione, Cloud Translation le utilizza tutte per personalizzare la traduzione.
Prima di iniziare
Per utilizzare la traduzione adattiva, devi attivare l'API Cloud Translation nel tuo progetto e configurare l'autenticazione. Per ulteriori informazioni, consulta la configurazione di Cloud Translation.
Inoltre, verifica che le lingue di origine e di destinazione siano supportate dalla traduzione adattiva.
Requisiti e suggerimenti per i dati
Se crei un set di dati o utilizzi la console Google Cloud, devi fornire traduzioni di esempio in un file TSV o TMX. Gli esempi devono essere coppie di frasi nelle lingue di origine e di destinazione che intendi utilizzare. Ti consigliamo di fornire esempi che coprano il vocabolario, l'utilizzo e le peculiarità grammaticali del tuo dominio. Per altri suggerimenti, consulta la sezione Preparazione dei dati nella documentazione di AutoML Translation.
I dati devono includere almeno 5 coppie di frasi e non più di 10.000 se utilizzi la console e non più di 30.000 se utilizzi l'API. Una coppia di segmenti può contenere al massimo 512 caratteri (totale).
Limitazioni
- Puoi tradurre in una sola lingua di destinazione alla volta.
- La traduzione adattiva ha limiti per il numero di caratteri di input e di output. Per ulteriori informazioni, consulta i limiti della traduzione adattiva nella pagina Quote.
Richiedere traduzioni
Per le traduzioni, l'input può essere in testo normale o HTML. Cloud Translation non tradurre i tag HTML nell'input, ma solo il testo visualizzato tra i tag. L'output conserva i tag HTML (non tradotti), con il testo tradotto tra i tag, nella misura del possibile a causa delle differenze tra le lingue di origine e di destinazione.
Console
Quando utilizzi la console Google Cloud, seleziona un file che includa le tue traduzioni di esempio, quindi richiedi le traduzioni. Cloud Translation non archivia i dati importati. Se preferisci lavorare con set di dati permanenti, utilizza l'API.
Vai alla console di AutoML Translation.
Seleziona un file locale o un file in Cloud Storage contenente le tue traduzioni di esempio.
Dopo aver selezionato un file, Cloud Translation imposta i campi Lingua di origine e Lingua di destinazione in base ai tuoi dati. Ad esempio, se importi un set di dati dall'inglese al portoghese, la console ti consente di tradurre in portoghese solo le frasi in inglese.
Inserisci il testo nel campo della lingua di origine.
La traduzione adattiva ha limiti per il numero di caratteri di input e di output. Per ulteriori informazioni, consulta i limiti della traduzione dinamica nella pagina Quote.
Per regolare i parametri, utilizza i cursori o i campi di testo per impostare i valori:
- Temperatura: controlla il grado di casualità nella selezione dei token. Per temperature più basse, aspettati una risposta vera o corretta. Per temperature più elevate, aspettati risultati più diversi o imprevisti.
- Numero di esempi: imposta il numero di esempi da utilizzare dai dati di origine per richiedere l'LLM.
Seleziona Confronta con il modello NMT per includere le traduzioni del modello NMT di Google predefinito insieme all'output della traduzione adattiva.
Fai clic su Traduci.
Dopo qualche istante, Cloud Translation restituisce una risposta nel campo della lingua di destinazione. Cloud Translation non restituisce alcun testo oltre il limite di caratteri in uscita.
API
Utilizza l'API per richiedere traduzioni adattabili includendo coppie di frasi di riferimento o specificando un set di dati.
Traduzioni adattive con coppie di frasi di riferimento
Per includere le traduzioni di esempio nelle richieste di traduzione, includi le coppie di frasi di esempio di origine e di destinazione nel campo referenceSentencePairs
, che fa parte dell'oggetto referenceSentenceConfig
. Per ulteriori informazioni, consulta il metodo adaptiveMtTranslate.
Puoi includere fino a cinque coppie di frasi.
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_NUMBER_OR_ID: l'ID numerico o alfanumerico del progetto Google Cloud
- LOCATION: la regione in cui viene gestita la richiesta di traduzione, ad esempio
us-central1
. - REFERENCE_SOURCE: una frase nella lingua di origine che fa parte di una coppia di frasi di riferimento.
- REFERENCE_TARGET: una frase nella lingua di destinazione che fa parte di una coppia di frasi di riferimento.
- SOURCE_LANGUAGE: il codice lingua del testo di origine.
- TARGET_LANGUAGE: il codice lingua della lingua in cui tradurre il testo di origine.
- SOURCE_TEXT: il testo da tradurre.
- MIME_TYPE (Facoltativo): il formato del testo di origine, ad esempio
text/html
otext/plain
. Per impostazione predefinita, il tipo MIME è impostato sutext/plain
.
Metodo HTTP e URL:
POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate
Corpo JSON della richiesta:
{ "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" }
Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "translations": [ { "translatedText": "TRANSLATED_TEXT" } ], "languageCode": "TARGET_LANGUAGE" }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Java.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
/** 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
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Node.js.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Python.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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)
Traduzioni adattive con un set di dati
Per utilizzare un set di dati con le traduzioni, crea prima un set di dati e importa le coppie di frasi. Se hai già un set di dati, puoi richiedere traduzioni adattabili con questo. Il set di dati persiste nel progetto finché non lo elimini.
Crea un set di dati in cui importare le traduzioni di esempio.
Le lingue di origine e di destinazione devono corrispondere alle lingue che intendi utilizzare nelle traduzioni. Per ulteriori informazioni, consulta il metodo adaptiveMtDataset.create.
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_NUMBER_OR_ID: l'ID numerico o alfanumerico del progetto Google Cloud
- LOCATION: la regione in cui si trova il set di dati di origine, ad esempio
us-central1
. - DATASET_ID: un identificatore univoco per il tuo set di dati.
- DISPLAY_NAME: un nome descrittivo per il set di dati.
- SOURCE_LANGUAGE: il codice lingua del testo inserito. Per i codici lingua supportati, consulta Lingue supportate.
- TARGET_LANGUAGE: la lingua di destinazione in cui tradurre il testo inserito. Per i codici lingua supportati, vedi Lingue supportate.
Metodo HTTP e URL:
POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets
Corpo JSON della richiesta:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID, "display_name": "DISPLAY_NAME", "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE", "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE" }
Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID", "displayName": "DISPLAY_NAME", "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANGUAGE", "targetLanguageCode": "TARGET_LANGUAGE" }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Java.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
/** 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
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Node.js.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Python.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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)
Dopo aver creato un set di dati, compilalo con traduzioni di esempio da un file TSV o TMX.
Puoi importare i dati da più file in un unico set di dati. Per ulteriori informazioni, consulta il metodo adaptiveMtDatasets.importAdaptiveMtFile.
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_NUMBER_OR_ID: l'ID numerico o alfanumerico del progetto Google Cloud
- LOCATION: la regione in cui si trova il set di dati, ad esempio
us-central1
. - DATASET_ID: l'identificatore univoco del set di dati in cui devono essere importati i dati.
- GCS_FILE_PATH: il percorso del file di dati di origine in Cloud Storage, ad esempio
gs://example/data.tsv
.
Metodo HTTP e URL:
POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID:importAdaptiveMtFile
Corpo JSON della richiesta:
{ "gcs_input_source": { "input_uri": "GCS_FILE_PATH" } }
Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "adaptiveMtFile": { "name": "DATASET_NAME", "displayName": "FILE_NAME", "entryCount": TOTAL_ENTRIES } }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Java.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
/** 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
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Node.js.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Python.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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)
Richiedi una traduzione adattiva fornendo il testo di origine da tradurre e il set di dati utilizzato da Cloud Translation per personalizzare la traduzione.
Cloud Translation utilizza la lingua di origine e quella di destinazione del set di dati per determinare le lingue da utilizzare per la traduzione. Ad esempio, un set di dati da
en
aes
traduce il testo dall'inglese allo spagnolo. Per ulteriori informazioni, consulta il metodo adaptiveMtTranslate.REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_NUMBER_OR_ID: l'ID numerico o alfanumerico del progetto Google Cloud
- LOCATION: la regione in cui si trova il set di dati di origine, ad esempio
us-central1
. - DATASET_NAME: il nome del set di dati utilizzato da Cloud Translation per personalizzare le traduzioni, formattato come
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID
. Puoi ottenere i nomi dei set di dati elencando tutti i set di dati nel tuo progetto. - SOURCE_TEXT: il testo da tradurre.
- MIME_TYPE (Facoltativo): il formato del testo di origine, ad esempio
text/html
otext/plain
. Per impostazione predefinita, il tipo MIME è impostato sutext/plain
.
Metodo HTTP e URL:
POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:adaptiveMtTranslate
Corpo JSON della richiesta:
{ "dataset": "DATASET_NAME", "content": ["SOURCE_TEXT"], "mimeType": "MIME_TYPE" }
Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "translations": [ { "translatedText": "TRANSLATED_TEXT" } ], "languageCode": "TARGET_LANGUAGE" }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Java.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
/** 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
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Node.js.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida di Cloud Translation che utilizza le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Cloud Translation Python.
Per autenticarti a Cloud Translation, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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)