翻译文字

借助 Vertex AI Translation 服务，您可以将以某种语言编写的文本翻译成任何其他支持的语言。

本页面介绍了如何在 Google Distributed Cloud (GDC) 网闸隔离配置上使用 Vertex AI Translation API 翻译示例文本。

准备工作

如需翻译文本，请与您的 IAM 项目管理员联系，请求在项目命名空间中授予 AI Translation Developer (ai-translation-developer) 角色。

如需详细了解此角色，请参阅准备 IAM 权限。

在开始使用 Vertex AI Translation API 之前，您必须有一个启用了 Vertex AI Translation API 的项目，并且必须具有适当的凭据。您还可以安装客户端库，以便调用 API。如需了解详情，请参阅设置翻译项目。

翻译文字

translateText 方法接受特定语言的输入文本，并返回翻译成另一种语言的文本。您可以输入纯文本或 HTML 文本作为输入。

如果您输入 HTML 文本，translateText 方法只会翻译 HTML 标记之间的文本，而不会翻译标记。不过，它会翻译 HTML5 标记中的属性，例如 alt 属性。在不翻译文本的语法中，有一个使用 HTML5 标记和属性的示例。输出会保留未翻译的 HTML 标记，并在标记之间包含翻译后的文本。

向 Vertex AI Translation 预训练 API 发出 curl 请求。否则，请通过 Python 脚本与 Vertex AI Translation 预训练 API 进行交互，将文本从一种语言翻译成另一种语言。

以下示例展示了如何将输入文本从一种语言翻译为另一种语言：

curl

请按照以下步骤发出 curl 请求：

  1. 获取身份验证令牌。

  2. 发出请求：

curl -vv -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID:translateText -d '{"parent": "projects/PROJECT_ID", "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE", "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE", "contents": ["INPUT_TEXT"]}'

替换以下内容：

  • TOKEN：您获取的身份验证令牌。
  • ENDPOINT：您为组织使用的 Vertex AI Translation 端点。如需了解详情，请查看服务状态和端点。
  • PROJECT_ID：您的项目 ID。
  • SOURCE_LANGUAGE：输入文本的语言代码。 查看支持的语言及其各自语言代码的列表。
  • TARGET_LANGUAGE：要将文本翻译成的语言代码。请参阅支持的语言及其各自语言代码的列表。
  • INPUT_TEXT：源语言的输入文本。

使用 mime_type 字段指定文件类型。将 mime_type 字段设置为以下值之一：

  • text/plain：输入内容为纯文本。
  • text/html：输入内容为 HTML 文本。

如果 mime_type 字段为空，则默认值为 text/html。

以下示例使用了 mime_type 字段：

curl -vv -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID:translateText -d '{"mime_type": "text/html", "parent": "projects/PROJECT_ID", "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE", "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE", "contents": ["INPUT_TEXT"]}'

输出会返回翻译后的文本。

Python

请按照以下步骤通过 Python 脚本使用 Vertex AI Translation 服务：

  1. 安装最新版本的 Vertex AI Translation 客户端库。

  2. 在 Python 脚本中设置所需的环境变量。

  3. 对 API 请求进行身份验证。

  4. 将以下代码添加到您创建的 Python 脚本中：

    from google.cloud import translate
import google.auth
from google.auth.transport import requests
from google.api_core.client_options import ClientOptions

audience = "https://ENDPOINT:443"
api_endpoint="ENDPOINT:443"

def translate_client(creds):
  opts = ClientOptions(api_endpoint=api_endpoint)
  return translate.TranslationServiceClient(credentials=creds, client_options=opts)

def main():
  creds = None
  try:
    creds, project_id = google.auth.default()
    creds = creds.with_gdch_audience(audience)
    req = requests.Request()
    creds.refresh(req)
  except Exception as e:
    print("Caught exception" + str(e))
    raise e
  return creds

def translate_func(creds):
  tc = translate_client(creds)
  req = {
    "parent": "projects/PROJECT_ID",
    "source_language_code": "SOURCE_LANGUAGE",
    "target_language_code": "TARGET_LANGUAGE",
    "mime_type": "text/plain",
    "contents": ["INPUT_TEXT"]
  }

  resp = tc.translate_text(req)
  print(resp)

if __name__=="__main__":
  creds = main()
  translate_func(creds)

    替换以下内容：

    • ENDPOINT：您为组织使用的 Vertex AI Translation 端点。如需了解详情，请查看服务状态和端点。
    • PROJECT_ID：您的项目 ID。
    • SOURCE_LANGUAGE：输入文本的语言代码。 查看支持的语言及其各自语言代码的列表。
    • TARGET_LANGUAGE：要将文本翻译成的语言代码。请参阅支持的语言及其各自语言代码的列表。
    • INPUT_TEXT：源语言的输入文本。

    使用 mime_type 字段指定文件类型。将 mime_type 字段设置为以下值之一：

    • text/plain：输入内容为纯文本。
    • text/html：输入内容为 HTML 文本。

    如果 mime_type 字段为空，则默认值为 text/html。

  5. 保存 Python 脚本。

  6. 运行 Python 脚本以翻译文本：

    python SCRIPT_NAME

    将 SCRIPT_NAME 替换为您为 Python 脚本指定的名称，例如 translation.py。

如需详细了解 translateText 方法，请参阅 Python 客户端库。

从翻译中排除文本

在请求的 contents 字段中使用以下 HTML 标记之一，以从翻译中排除部分文本：

  • <span translate="no">TEXT</span>
  • <span class="notranslate">TEXT</span>

将 TEXT 替换为您不想翻译的文本部分。

例如，如果您有以下西班牙语输入文本：

Hola, esto es una prueba.

预期英文译文为：

Hello, this is a test.

假设您只想翻译文本的以下部分，不包括输入文本中的 Hola,：

esto es una prueba.

预期英文译文为：

this is a test.

使用 HTML 标记可排除不翻译的文本。例如，以下 curl 请求使用 <span class="notranslate">TEXT</span> 标记，在将前面的西班牙语输入文本翻译成英语时排除 Hola,：

curl -vv -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID:translateText -d '{"parent": "projects/PROJECT_ID", "source_language_code": "es", "target_language_code": "en", "contents": ["<span class=\"notranslate\">Hola,</span> esto es una prueba."]}'

使用术语表进行翻译

如需使用术语表中的字词翻译文本，您必须创建术语表：

  1. 保存以下 request_glossary.json 文件：

    {
  "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANGUAGE",
  "targetLanguageCode": "TARGET_LANGUAGE",
  "contents": ["TEXT"],
  "glossaryConfig": {
    "glossary": "projects/PROJECT_ID/glossaries/GLOSSARY_ID",
    "ignoreCase": IGNORE_CASE_BOOLEAN
  }
}

    替换以下内容：

    • PROJECT_ID：您的项目 ID。
    • SOURCE_LANGUAGE：文本所用的语言。查看支持的语言及其各自语言代码的列表。
    • TARGET_LANGUAGE：要将文本翻译成的语言。查看支持的语言及其各自语言代码的列表。
    • TEXT：翻译包含术语库字词的文本
    • GLOSSARY_ID：术语表的 ID，例如：G11111111114524
    • IGNORE_CASE_BOOLEAN：术语表字词匹配是否不区分大小写（true 或 false）。

  2. 发出请求：

    curl -vv -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID:translateText -d @request_glossary.json

示例和预期输出：

请求：

{
  "sourceLanguageCode": "es",
  "targetLanguageCode": "en",
  "contents": ["La novela cuenta la historia de una joven que viaja a Madrid"],
  "glossaryConfig": {
    "glossary": "projects/test-project/glossaries/GLOSSARY_ID",
    "ignoreCase": true
  }
}

回答：

{"translations":[
  {
    "translatedText":"The novel tells the story of a young woman who travels to Madrid"}],
    "glossaryTranslations":[{"translatedText":"The novel account the story of a young woman who travels to Madrid",
    "glossaryConfig":
      {
        "glossary":"projects/test-project/glossaries/GLOSSARY_ID"
      }}
  ]}

translations 字段包含应用术语表之前的常规机器翻译；glossaryTranslations 字段包含应用术语表之后的翻译。

检测语言

detectLanguage 方法通过发送 HTTP 请求来返回文本字符串的语言。

例如，以下请求从输入文本 Hello, this is a test 中检测到英语：

curl -vv -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID:detectLanguage -d '{"parent": "projects/PROJECT_ID", "content": "Hello, this is a test"}'

获取操作

getOperation 方法会返回长时间运行的操作的最新状态。使用此方法可检索 Vertex AI Translation API 服务生成的操作结果。如需使用此方法，请指定您的项目 ID、长时间运行的调用返回的操作 ID (OPERATION_ID) 以及 Vertex AI Translation 端点。

例如，以下请求会返回项目中正在运行的长时间运行的操作（例如创建术语表）的状态：

curl -vv -X GET -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID

列出操作

listOperations 方法会返回与请求中指定的过滤条件匹配的长时间运行的操作列表。如需使用此方法，请指定您的项目 ID 和 Vertex AI Translation 端点。

例如，以下请求会返回项目中运行的操作列表，并将页面大小限制为每页 10 个结果：

curl -vv -X GET -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID/operations?page_size=10

获取支持的语言

supportedLanguages 方法会返回 Vertex AI Translation API 支持的语言列表。

例如，以下请求通过指定 Vertex AI Translation 端点来返回支持的语言：

curl -vv -X GET -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer TOKEN" https://ENDPOINT/v3/projects/PROJECT_ID/supportedLanguages

如需查看受支持语言的完整列表，请参阅 Vertex AI Translation 支持的语言。