Machine Learning(三):Translate API 介紹與實作

GCP 機器學習(3) – Translate API 應用實例

作者:沒一村
本文轉載自:沒一村生活點滴

來到 Google Cloud Platform 系列文的第三篇,今天要講解 Translate API。我認為這個 API 是一般大眾最為熟悉的,今天就讓我們來看一下,它到底還有什麼新把戲?

快速測試

首先我們先點進 Translate API 的介紹 網址。大家可以快速的使用 Google 提供的小 board 來 做測試,這部分我就不加贅述。

quick_look

語言翻譯

接著我們進行 API 測試,但在開始之前,我們必須先 setup 一個 project,請參考[Machine Learning(一):Cloud Speech API 介紹與實作] 來設置一個新的 project。如果你和我一樣是延用上一次的 project,那請記得要打開 translate API。點選右方的 bar、API和服務、然後啟用 API 和服務。搜尋到 translate API 之後,將它開啟。

start_api

設置完畢後,我們就來發一些  REST request,看可以得到什麼 response。新增一個名為 translate-request.json 的檔案,而檔案的內容如下:

{
  "q": "The quick brown fox jumped over the lazy dog.",
  "source": "en",
  "target": "zh-tw",
  "format": "text"
}

然後在 command line 輸入以下指令:

curl -s -X POST -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN' \
    'https://translation.googleapis.com/language/translate/v2' \
    -d @translate-request.json

那麼應該會看到如下的 response:

response1

順帶一提,快速的棕色狐狸跳過了懶狗 和 CoreNLP 預設的測試字串是一樣的 。

偵測語言

如果各位常用 Google Chrome 逛國外網站的話,例如像是 Yahoo Japan,那麼一定常會看到以下圖片。這代表 Google Chrome 已經自動幫你偵測出此網站最可能的語言了。想當然 Google Chrome 一定也是用了 Google Cloud Platform 的 API —— 偵測語言。螢幕快照 2017-11-24 上午6.40.37.png

請將 request.json 改寫成如下:

{
  "q": [
    "The quick brown fox jumped over the lazy dog.",
    "你好嗎?",
    "C'est la vie"
  ]
}

然後 API 的網址改成如下,再 post 一次。

https://translation.googleapis.com/language/translate/v2/detect

那麼應該會得到如下的 response:

response2

其中 confidence 代表的是偵測結果的信心程度,而 isReliable 代表這個偵測結果是否值得相信。

列出語言別

如果想要知道 Translate API 總共提供了哪些語言翻譯,請 GET 以下這個 URL:

https://translation.googleapis.com/language/translate/v2/languages

那麼會得到 response 如下:

response3

經過計算 ,到目前為止總共有 104 種語言。

API Explorer

如果不習慣打指令的同學, Google Cloud Platform 也提供了很直覺得 Web 測試工具 —— API Explorer。點到剛剛啟用 API 的畫面,這次要點選旁邊的試用這個 API。

api_explorer

接著會看到如下的選單,我們測試第一個 language detection。

api_explorer2

接著照著我們之前輸的格式輸進去,按下方藍色的按鈕,就可以得到和前面一模一樣的 response 了。

api_explorer3

計價方式

Google Translate API 的計價方式為每百萬個字 20 USD,也就是說,如果我們拿 Google Translate API 來翻譯一本羅密歐與茱麗葉,大概是 45 元新台幣,折合一杯珍珠奶茶。那麼如果你再省下更多杯珍奶的錢,去翻譯一套莎士比亞全集,那麼你不僅會變得更瘦,也會變得更有涵養喔!price

這一系列的文章將帶您跨過 GCP 機器學習領域的實作門檻,下一篇會為您介紹:Cloud Vision API想瞭解更多更多 GCP 的內容嗎?趕快聯絡 GCP 專門家了解更多資訊吧。
(上一篇:Machine Learning(二):Natural Language API 介紹與實作)

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