Solicitar tradução adaptativa

Ao solicitar uma tradução adaptativa, você fornece o texto a ser traduzido e exemplos de traduções que o Cloud Translation usa para personalizar as respostas.

Antes de começar

Para usar a tradução adaptável, ative a API Cloud Translation no projeto e configure a autenticação. Para mais informações, consulte a Configuração do Cloud Translation.

Além disso, confira se os idiomas de origem e de destino são compatíveis com a tradução adaptativa.

Requisitos e sugestões de dados

É necessário fornecer exemplos de traduções em um arquivo TSV ou TMX. Os exemplos precisam ser pares de sentenças nos idiomas de origem e de destino. Recomendamos que você forneça exemplos que abordem o vocabulário, o uso e as peculiaridades gramaticais do seu domínio. Para mais dicas, consulte Preparação de dados na documentação do AutoML Translation.

Os dados precisam incluir entre 5 pares de frases e 10.000 pares se você usar o console e no máximo 30.000 se usar a API. Um par de segmentos pode ter no máximo 512 caracteres (total).

Limitações

Só é possível traduzir textos simples.
É possível traduzir para apenas um idioma de destino por vez.

Para informações sobre cotas e limites de conversão adaptativa, consulte a página Cotas.

Solicitar traduções

Console

Ao usar o console do Google Cloud, selecione o arquivo que inclui suas traduções de exemplo e, em seguida, solicite as traduções. O Cloud Translation não armazena os dados importados. Caso prefira trabalhar com conjuntos de dados persistentes, use a API.

Acesse o console do AutoML Translation.

Acesse a página Tradução adaptável
Selecione um arquivo local ou um arquivo no Cloud Storage que contenha as traduções de exemplo.

Depois que você seleciona um arquivo, o Cloud Translation define os campos Idioma de origem e Idioma de destino com base nos seus dados. Por exemplo, se você importar um conjunto de dados do inglês para o português, o console permitirá que você traduza apenas frases do inglês para o português.
Digite o texto no campo "Idioma de origem".

A tradução adaptativa tem limites quanto ao número de caracteres de entrada e saída. Para ver mais informações, consulte os limites de tradução adaptativa na página "Cotas".
Para ajustar os parâmetros, use os controles deslizantes ou os campos de texto para definir os valores:
- Temperatura: controla o grau de aleatoriedade na seleção do token Para temperaturas mais baixas, espere uma resposta verdadeira ou correta. Para temperaturas mais altas, espere resultados mais diversos ou inesperados.
- Número de exemplos: define o número de exemplos a serem usados dos dados de origem para solicitar o LLM.
Selecione Comparar com o modelo de NMT para incluir traduções do modelo de NMT padrão do Google com a saída de tradução adaptável.
Clique em Traduzir.

Em alguns instantes, o Cloud Translation retorna uma resposta no campo de idioma de destino. O Cloud Translation não retorna nenhum texto além do limite de caracteres de saída.

API

Ao usar a API, você cria um conjunto de dados, importa dados para ele e solicita traduções adaptativas com seu conjunto de dados. O conjunto de dados persiste no projeto até ser excluído. Isso significa que outros usuários do projeto podem usá-lo para traduções adaptativas.

crie um conjunto de dados

Crie um conjunto de dados no qual importar suas traduções de exemplo. Os idiomas de origem e de destino precisam corresponder aos idiomas que você pretende usar nas traduções. Para mais informações, consulte o método adaptiveMtDataset.create.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: o ID numérico ou alfanumérico do projeto do Google Cloud
LOCATION: a região em que o conjunto de dados de origem está localizado, como us-central1.
DATASET_ID: um identificador exclusivo para o conjunto de dados.
DISPLAY_NAME: um nome descritivo para o conjunto de dados.
SOURCE_LANGUAGE: o código do idioma do texto de entrada. Para acessar os códigos de idioma compatíveis, consulte Idiomas compatíveis.
TARGET_LANGUAGE: o idioma de chegada para o qual traduzir o texto de entrada. Para acessar os códigos de idioma compatíveis, consulte Idiomas compatíveis.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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 a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no Guia de início rápido do Cloud Translation: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Cloud Translation em Java.

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar 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 testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do Cloud Translation: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Cloud Translation em Node.js.

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar 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 testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do Cloud Translation: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Cloud Translation em Python.

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar 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)

Importar dados

Depois de criar um conjunto de dados, preencha-o com exemplos de traduções de um arquivo TSV ou TMX. É possível importar dados de vários arquivos para um único conjunto de dados. Para mais informações, consulte o método adaptiveMtDatasets.importAdaptiveMtFile.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: o ID numérico ou alfanumérico do projeto do Google Cloud
LOCATION: a região em que o conjunto de dados está localizado, como us-central1.
DATASET_ID: o identificador exclusivo do conjunto de dados para onde os dados serão importados.
GCS_FILE_PATH: o caminho para o arquivo 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 da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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

Java

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar 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

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar 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

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar 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)

Traduzir texto

Forneça o texto a ser traduzido e o conjunto de dados que o Cloud Translation usará para a tradução. O Cloud Translation usa os idiomas de origem e de destino do conjunto de dados para determinar quais idiomas serão usados na tradução. Por exemplo, use um conjunto de dados de en para es para traduzir textos do inglês para o espanhol. Para saber mais, consulte o método adaptiveMtTranslate.

A tradução adaptativa tem limites quanto ao número de caracteres de entrada e saída. Para ver mais informações, consulte os limites de tradução adaptativa na página "Cotas".

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_NUMBER_OR_ID: o ID numérico ou alfanumérico do projeto do Google Cloud
LOCATION: a região em que 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 traduções, formatado como projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/adaptiveMtDatasets/DATASET_ID. É possível acessar os nomes dos conjuntos de dados ao listar todos os conjuntos de dados do projeto.
SOURCE_TEXT: O texto que será traduzido.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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

Java

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar 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

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar 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

Para autenticar no Cloud Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar 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)

A seguir

Gerenciar conjuntos de dados (somente API)