MICROSOFT LOGO
MICROSOFT LOGO
קורס Azure

קורס Azure – תרגום טקסט באמצעות שירות 'מתרגם' בבינה מלאכותית

carmel website
carmel-website
carmel-website
ישנן שפות נפוצות רבות ברחבי העולם, והיכולת להחליף מידע בין דוברי שפות שונות היא לעתים קרובות דרישה קריטית לפתרונות גלובליים.

השירות הקוגניטיבי של Azure המתרגם מספק API לתרגום טקסט בין 90 שפות נתמכות.

  • הקצאת משאב מתרגם
  • הבנת זיהוי שפה, תרגום ותעתיק
  • ציון אפשרויות תרגום
  • הגדרת תרגומים מותאמים אישית

הקצאת משאב מתרגם

שירות ' מתרגם' מספק API רב-לשוני לתרגום טקסט שניתן להשתמש בו עבור:

  • זיהוי שפה
  • תרגום אחד לרבים
  • תעתיק סקריפט (המרת טקסט מהסקריפט המקורי שלו לסקריפט חלופי).

משאבים עבור מתרגם של Azure

כדי להשתמש בשירות 'מתרגם', עליך להקצות עבורו משאב במנוי Azure שלך. באפשרותך להקצות משאב מתרגם בשירות יחיד  , או להשתמש ב- API של ניתוח טקסט במשאב שירותים קוגניטיביים מרובה שירותים  .

לאחר שהקצית משאב מתאים במנוי Azure שלך, באפשרותך להשתמש במיקום שבו פרסת את המשאב ובאחד ממפתחות המנוי שלו  כדי להתקשר לממשקי ה- API של המתרגם מהקוד שלך. באפשרותך להתקשר לממשקי ה- API של המתרגם על-ידי שליחת בקשות בתבנית JSON לממשק REST, או על-ידי שימוש בכל אחד מערכות ה- SDK הספציפיות לשפת התכנות הזמינות.

הבנת זיהוי שפה, תרגום ותעתיק

יכולות של שירות 'מתרגם '.

זיהוי שפה

באפשרותך להשתמש  בפונקציה detect REST כדי לזהות את השפה שבה נכתב טקסט.

לדוגמה, באפשרותך לשלוח את הבקשה הבאה.

Jason

{ Text :’Hello’}

התגובה לבקשה זו נראית כך, ומציינת שהטקסט כתוב ביפנית:

Jason

[  {    “isTranslationSupported”: That’s right,    “isTransliterationSupported”: That’s right,“Language”:”And”,    “Score”: 1.0   }]

תרגום

כדי לתרגם טקסט משפה אחת לאחרת, השתמש בפונקציית התרגום; ציון  פרמטר יחיד מתוך כדי לציין את  שפת המקור, ופרמטר אחד או יותר כדי לציין את השפות שאליהן ברצונך לתרגם את הטקסט.

לדוגמה, באפשרותך לשלוח את אותו JSON שבו השתמשנו בעבר כדי לזהות את השפה, תוך ציון  פרמטר מ- של ja (יפנית) ושניים לפרמטרים עם הערכים en (אנגלית) ו- fr (צרפתית). פעולה זו תניב את התוצאה הבאה:

Jason

[  {“Translations”:     [{“text”: “Hello”,  “to”:  “en”}, {“טקסט”: “Bonjour”,  “to”:  “fr”}    ]  }]

תעתיק

הטקסט היפני שלנו נכתב באמצעות סקריפט היראגאנה, כך שבמקום לתרגם אותו לשפה אחרת, ייתכן שתרצה לתמלל אותו לסקריפט אחר – למשל כדי לעבד את הטקסט בכתב לטיני (כפי שמשמש טקסט בשפה האנגלית).

כדי להשיג זאת, אנו יכולים לשלוח את הטקסט היפני  לפונקציית התעתיק עם פרמטר fromScript של Jpan ופרמטר toScript של Latin כדי לקבל את התוצאה הבאה:

Jason

[    {"תסריט":  "Latn","טקסט":   "Kon'nichiwa"    }]

ציון אפשרויות תרגום

פונקציית התרגום תומכת בפרמטרים רבים המשפיעים על הפלט.

יישור מילים

באנגלית כתובה (תוך שימוש בכתב לטיני), רווחים משמשים להפרדת מילים. עם זאת, בכמה שפות אחרות (וליתר דיוק, סקריפטים) זה לא תמיד המקרה.

לדוגמה, תרגום "שירותים קוגניטיביים" מ- en (אנגלית)  ל– zh (סינית פשוטה) מייצר את התוצאה "认知服务", וקשה להבין את הקשר בין הדמויות בטקסט המקור לבין התווים המתאימים בתרגום. כדי לפתור בעיה זו, באפשרותך לציין את הפרמטר include Alignment עם ערך של true כדי להפיק את התוצאה הבאה:

Jason

[  {"Translations":     [{"טקסט": "שירותים קוגניטיביים", "אל":   "zh-Hans","alignment": {"proj": "0:8-0:1 10:17-2:3"}       }    ]  }]

תוצאות אלה אומרות לנו שתווים 0 עד 8 במקור מתאימים לתווים 0 עד 1 בתרגום , ואילו תווים 10 עד 17 במקור תואמים לתווים 2 עד 3 בתרגום.

אורך המשפט

לפעמים כדאי לדעת את אורך התרגום, לדוגמה כדי לקבוע כיצד להציג אותו בצורה הטובה ביותר בממשק משתמש. באפשרותך לקבל מידע זה על-ידי הגדרת  הפרמטר include Sentence Length ל– true.

לדוגמה, ציון פרמטר זה בעת תרגום הטקסט באנגלית (en) "Hello world!" לצרפתית (fr) מפיק את התוצאות הבאות:

Jason

[  {"Translations":     [{"Text":"Hello everyone!" ,"To":"fr","sentLen":{"srcSentLen":[12],  "transSentLen":[20]}      }    ]  }]

סינון ניבולי פה

לעתים טקסט מכיל ניבולי פה, שייתכן שתרצה לטשטש או להשמיט לחלוטין בתרגום. באפשרותך לטפל בניבולי פה על-ידי ציון הפרמטר provenity Action , שיכול לכלול אחד מהערכים הבאים:

  • NoAction: ניבולי פה מתורגמים יחד עם שאר הטקסט.
  • נמחק: ניבולי פה מושמטים בתרגום.
  • מסומן: ניבולי פה מסומנים באמצעות הטכניקה המצוינת בפרמטר pronavityMarker (אם סופק). ערך ברירת המחדל עבור פרמטר זה הוא כוכבית, המחליפה תווים בניבולי פה ב- "*". כחלופה, ניתן לציין  ערך גסות של Tag, הגורם להכללת גסויות בתגי XML.

לדוגמה, תרגום הטקסט באנגלית (en) "JSON הוא  נהדר!" (כאשר המילה החסומה היא ניבולי פה) לצרפתית (fr) עם ניבולי פהפעולה של מסומן וניבולי פהMarker של כוכבית מפיקה את התוצאה הבאה:

Jason

[  {"Translations":     [{"text": "JSON est *** génial!" ,"To":"fr"}    ]  }]

הגדרת תרגומים מותאמים אישית

בעוד שמודל התרגום המוגדר כברירת מחדל המשמש את שירות המתרגם יעיל עבור תרגום כללי, ייתכן שיהיה עליך לפתח פתרון תרגום עבור עסקים או תעשיות שבהם יש אוצר מילים ספציפי של מונחים הדורשים תרגום מותאם אישית.

כדי לפתור בעיה זו, באפשרותך ליצור מודל מותאם אישית הממפה קבוצות משלך של מונחי מקור ויעד לתרגום. כדי ליצור מודל מותאם אישית, השתמש בפורטל מתרגם מותאם אישית כדי:

  1. יצירת סביבת עבודה המקושרת למשאב 'מתרגם'
  2. יצירת פרוייקט
  3. העלאת קבצי נתוני אימון
  4. לאמן מודל

למודל המותאם אישית שלך מוקצה מזהה קטגוריה ייחודי, שאותו באפשרותך לציין בקריאות תרגום למשאב המתרגם שלך באמצעות פרמטר הקטגוריה, מה שגורם לתרגום להתבצע על-ידי המודל המותאם אישית שלך במקום על-ידי מודל ברירת המחדל.

 

 

תוכן עניינים

מלאו פרטים ונחזור אליכם בהקדם
למדו מהמומחים שלנו

קורסים נוספים

למה לבחור בכרמל הדרכה?
אנחנו מציעים פתרונות איכותיים להדרכות מקצועיות שחוסכות לכם זמן ומשאבים, ומספקים לכם את הכלים לקחת את הכישורים שלכם צעד קדימה!
carmel website
מרצים מובילים

בעלי ניסיון הדרכתי
ומעשי עשיר

carmel website
מגיעים אליכם

אתם קובעים את
מיקום הקורס והמועד

carmel website
תאוריה ותרגול

חומרי לימוד ומעבדות
רשמיות של מיקרוסופט הזמינים בענן

carmel website
תוכנית מותאמת

התאמה מלאה ואישית
לדרישות ולצרכי הארגון