· Joseph · AI & Machine Learning  · 2 min read

[Day 15] Google Translation - 2

昨天玩完了Demo,按照步調今天就用Code來實踐吧。在下筆的時候Client Library有v2v3beta1兩個版本,但Golang只有v2的Example,需要的話就只能用Golang執行CURL POST去呼叫v3beta1版API,所以我這邊就先使用v2來試試看。

Translate Text

架構一樣是在modules底下建立一個translation.go的module 還有要記得抓credential json下來,可以參考這系列第三天的文章

我們直接來看看translation.go裡面有什麼吧。

package translation

import (
  "context"
  "fmt"
  "log"

  "cloud.google.com/go/translate"
  "golang.org/x/text/language"
)

func TranslateText(text string) error {
  ctx := context.Background()

  // Creates a client.
  client, err := translate.NewClient(ctx)
  if err != nil {
    log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
  }

  // Sets the target language.
  target, err := language.Parse("zh-TW")
  if err != nil {
    log.Fatalf("Failed to parse target language: %v", err)
  }

  // Translates the text into Russian.
  translations, err := client.Translate(ctx, []string{text, text}, target, nil)
  if err != nil {
    log.Fatalf("Failed to translate text: %v", err)
  }

  fmt.Printf("Text: %v\n", text)
  fmt.Printf("Translations: %+v\n", translations)
  fmt.Printf("Translation[0]: %v\n", translations[0].Text)

  return nil
}

Language Support可以參考這裡:https://cloud.google.com/translate/docs/languages

這邊我特地做了個小實驗,client.Translate(ctx, []string{text, text}, target, nil)我傳入了兩個text,然後再後面看看translations出來會不會一次有兩個。結果呢…

output:

Text: Hello World
Translations: [{Text:你好,世界 Source:en Model:} {Text:你好,世界 Source:en Model:}]
Translation[0]: 你好,世界

恩,看來可以一次傳入多個需要翻譯的文字,會減少很多次API呼叫。 OK,好今天就到這邊,謝謝大家的觀看。

Back to Blog

Related Posts

View All Posts »

[Day 17] Google Translation - 子系列最終章

今天要講AutoML translation的部分,這部分在官網上一直沒找到對應的範例,很有可能範例要自己生。我只好自己在網路上找些翻譯的dataset,幸好在這邊有找到很多很多的資料集,只需要做一些資料處理的動作,現在就來先處理一下。 我下載的資料集:News Commentary,並取出中文跟英文的部分。

[Day 16] Google Translation - 3

還記得昨天在串API的時候,有特別提到Google Translate API在Go client library沒有v3beta1的版本。秉持著練習golang的精神,看到v3beta1有RESTful API,就花了點時間來串一下。 Google translate API v3 我這邊參考的是Using the command line的內容,使用CURL的方式呼叫,並把他改寫成Go req (http client)這類型的RESTful API call。仔細想想,要解決的問題有兩個:1. Get Access token、2. 呼叫restful api。

[Day 14] Google Translation - 1

OK,今天要講一個大家常用,卻不一定知道他是Google AI & ML products之一的服務,Google Translation API。 他有什麼東西?他跟前面介紹的服務一樣,也分成兩個服務AutoML Translation與Translation API: AutoML Translation:透過UI介面讓一些比較沒這麼深入了解AI & ML的人可以快速操作,僅僅只要上傳固定格式的檔案,就可以訓練出你自己的model。 Translation API:透過API呼叫,可以讓你的服務馬上翻譯成多國語言,就有點像是在網頁上面串上Google翻譯那樣,點個兩下就做完多國語系(姑且不論正確性的問題,哈哈哈。)

[Day 30] Google AI & ML Products 系列總結

這系列文章出自於一個無窮無盡的bug的解題時間,想不到如何解bug、又想不出要寫什麼主題,參考完大家的方向以後,我發現這類型的文章很少、又很實用,才下定決心透過鐵人賽推廣 Google AI & ML Products。 在這次的挑戰裡,給了自己三個目標: 更熟悉docker 開始玩Golang 入門大部分的Google AI & ML Products 但也因為Google AI & ML Products太多了,所以把它分了很多子系列進行,現在再來回顧一下這次的內容。 前面先來個提醒,如果過程中你們有Deploy model做Online predict的,如果測完一定要記得刪掉,不然你deploy的model就會一直被收費喔。