קורס Azure – תחילת העבודה עם תרגום ב- Azure

באופן ספציפי, באפשרותך להשתמש בשירותים הבאים:

• שירות ' מתרגם' , התומך בתרגום טקסט לטקסט.
• שירות הדיבור , המאפשר תרגום דיבור לטקסט ותרגום דיבור לדיבור.

משאבים של Azure עבור מתרגם ודיבור

לפני שתוכל להשתמש בשירותי המתרגם או הדיבור, עליך להקצות משאבים מתאימים במנוי Azure שלך.

ישנם סוגים ייעודיים של משאבי מתרגם ודיבור  עבור  שירותים אלה, שבהם באפשרותך להשתמש אם ברצונך לנהל את הגישה והחיוב עבור כל שירות בנפרד.

לחלופין, באפשרותך ליצור משאב שירותים קוגניטיביים המספק גישה לשני השירותים באמצעות משאב Azure יחיד, תוך איחוד חיובים ומתן אפשרות ליישומים לגשת לשני השירותים באמצעות נקודת קצה ומפתח אימות יחידים.

תרגום טקסט עם שירות המתרגם

קל לשלב את שירות המתרגם ביישומים, באתרי האינטרנט, בכלים ובפתרונות שלך. השירות משתמש במודל תרגום מכונה עצבי (NMT) לתרגום, המנתח את ההקשר הסמנטי של הטקסט ומעבד תרגום מדויק ומלא יותר כתוצאה מכך.

תמיכה בשפות שירות המתרגמים

שירות המתרגם תומך בתרגום טקסט לטקסט בין יותר מ-60 שפות. בעת השימוש בשירות, עליך לציין את  השפה שממנה אתה מתרגם  ואת השפה שאליה אתה מתרגם  באמצעות קודי שפה ISO 639-1, כגון en עבור  אנגלית, fr עבור  צרפתית ו- zh עבור סינית. לחלופין, באפשרותך לציין גרסאות תרבותיות של שפות על-ידי הרחבת קוד השפה עם הקוד התרבותי המתאים 3166-1 – לדוגמה, en-US עבור אנגלית  אמריקאית, en-GB עבור  אנגלית בריטית, או fr-CA עבור צרפתית קנדית.

בעת שימוש בשירות 'מתרגם', באפשרותך לציין שפה אחת משפה עם שפות  מרובות לשפות, מה שמאפשר לך לתרגם בו-זמנית מסמך מקור למספר שפות.

תצורות אופציונליות

ה-API של המתרגם מציע כמה תצורות אופציונליות שיעזרו לך לכוונן את התוצאות המוחזרות, כולל:

• סינון ניבולי פה. ללא כל תצורה, השירות יתרגם את טקסט הקלט, מבלי לסנן ניבולי פה. רמות ניבולי פה הן בדרך כלל ספציפיות לתרבות, אך ניתן לשלוט בתרגום גסויות על ידי סימון הטקסט המתורגם כגס או על ידי השמטתו בתוצאות.
• תרגום סלקטיבי. ניתן לתייג תוכן כך שלא יתורגם. לדוגמה, ייתכן שתרצה לתייג קוד, שם מותג או מילה/צירוף מילים שאינם הגיוניים כאשר הם מותאמים לשפות אחרות.

תרגום דיבור באמצעות שירות הדיבור

שירות הדיבור כולל את ממשקי תיכנות היישומים (API) הבאים:

• דיבור לטקסט – משמש לתמלול דיבור ממקור שמע לפורמט טקסט.
• טקסט לדיבור – משמש ליצירת שמע מדובר ממקור טקסט.
• תרגום דיבור – משמש לתרגום דיבור בשפה אחת לטקסט או דיבור בשפה אחרת.

באפשרותך להשתמש ב- API של תרגום דיבור כדי לתרגם שמע מדובר ממקור זרימה, כגון מיקרופון או קובץ שמע, ולהחזיר את התרגום כטקסט או כזרם שמע. הדבר מאפשר תרחישים כגון כתוביות מקודדות לכבדי שמיעה בזמן אמת עבור נאום או תרגום דו-כיווני סימולטני של שיחה מדוברת.

תמיכה בשפות של שירות דיבור

בדומה לשירות 'מתרגם', באפשרותך לציין שפת מקור אחת ושפת יעד אחת או יותר שאליהן יש לתרגם את המקור. ניתן לתרגם דיבור ליותר מ-60 שפות.

יש לציין את שפת המקור באמצעות תבנית קוד השפה והתרבות המורחבת, כגון es-US עבור ספרדית אמריקאית. דרישה זו מסייעת להבטיח שהמקור מובן כראוי, ומאפשרת הגייה מקומית וניבים לשוניים.

יש לציין את שפות היעד באמצעות קוד שפה בן שני תווים, כגון en עבור  אנגלית או de עבור גרמנית.

אמירות

אמירה היא דוגמה למשהו שמשתמש עשוי לומר, ושהיישום שלך חייב לפרש. לדוגמה, בעת שימוש במערכת אוטומציה ביתית, משתמש עשוי להשתמש באמירות הבאות:

"הדליקו את המאוורר. "

"תדליק את האור. "

ישויות

ישות היא פריט שאליו מתייחסת אמירה. לדוגמה, מאוורר ואור  באמירות הבאות:

"הדליקו את המאוורר. "

"תדליק את האור. "

ניתן לחשוב על ישויות המאוורר והאור  כמופעים ספציפיים של  ישות מכשיר כללית  .

ניסיונות

כוונה מייצגת את המטרה, או המטרה, המובעת באמירת המשתמש. לדוגמה, עבור שתי האמירות שנחשבו בעבר, הכוונה היא להפעיל מכשיר; כך שביישום הבנת שפת השיחה שלך, תוכל להגדיר  כוונת TurnOn הקשורה לאמירות אלה.

יישום הבנת שפה מגדיר מודל המורכב מכוונות וישויות. אמירות משמשות כדי לאמן את המודל לזהות את הכוונה הסבירה ביותר ואת הישויות שעליהן יש להחיל אותה על סמך קלט נתון. אפליקציית העוזרת הביתית ששקלנו עשויה לכלול כוונות מרובות, כמו הדוגמאות הבאות:

בטבלה זו ישנן אמירות רבות המשמשות לכל אחת מהתכוונות. הכוונה צריכה להיות דרך תמציתית לקבץ את משימות האמירה. מעניינת במיוחד היא  כוונת "אף אחד". עליך לשקול תמיד להשתמש בכוונה 'ללא' כדי לסייע בטיפול באמירות שאינן ממפות אף אחת מהאמירות שהזנת. כוונת 'ללא' נחשבת לבסיס, ומשמשת בדרך כלל כדי לספק מענה כללי למשתמשים כאשר הבקשות שלהם אינן תואמות לשום כוונה אחרת.

לאחר הגדרת הישויות והכוונות באמצעות אמירות לדוגמה ביישום הבנת שפת השיחה שלך, באפשרותך לאמן מודל שפה לחזות כוונות וישויות מתוך קלט המשתמש – גם אם הוא אינו תואם בדיוק את אמירות הדגימה. לאחר מכן תוכל להשתמש במודל מיישום לקוח כדי לאחזר תחזיות ולהגיב בהתאם.