，要求 LLM 仅提供翻译结果而不添加任何额外内容。...最后，函数通过调用 get_completion 函数来获取 LLM 的翻译输出并返回。...如果提供了国家/地区信息，还会要求翻译的风格和语调符合目标语言在该地区的口语风格。最后，函数返回一个字典，包含模型生成的反思建议，为后续的翻译改进步骤提供依据。...具体要求： 应用目标语言的语法规则：确保翻译符合目标语言的语法规则。 应用拼写规则：确保没有拼写错误。 应用标点规则：确保标点符号使用正确。...) # 打印最终翻译结果 print("[最终翻译结果]: \n", translation_2) # 返回一个字典，包含改进后的翻译结果 return { "translation
统计机器翻译（Statistics Machine Translation，简称SMT）是使用统计模型来学习将源语言文本翻译成目标语言，基于含大量例子的语料库。...解决方法是数据驱动，它只需要源语言和目标语言文本的语料库。这意味着语言学家不再需要指定翻译规则。...SMT的实际实现通常是基于短语的系统（PBMT），由其翻译长度可能不同的单词或短语的序列 摘自《Google’s Neural Machine Translation System: Bridging...因此，神经机器翻译系统被认为是端到端系统，因为翻译仅需要一个模型。 NMT的优势在于它能够以端到端的方式直接学习从输入文本到相关输出文本的映射。...https://translate.google.com ...目前最先进的机器翻译系统是由实现观注机制的模型提供支持。
由于使用者的需求，Google改善第三代翻译API的灵活性，用户可以选择使用自定义的模型以及预训练模型。...Google在2018年发布的AutoML服务，让用户不需要撰写程式码，就能够建立机器学习模型，而其中的AutoML Translation能够用来客制化翻译机器学习模型，让用户建立自己的语言翻译应用，...但Google提到，AutoML Translation只能满足部分客制化的需求，而翻译API则能提供更精细的控制，现在这两者更好地整合在一起。...另外，在第三代翻译API中，使用者可以自定义特定名词或是术语的翻译，像是内容中的品牌名称，或是国际企业的网页在地化翻译，用户只需要为来源语言和目标语言，创建企业特定的名称以及专有名词对照表，并将这个档案储存至翻译的专案中...目前第三代翻译API提供企业每月前50万个字免费翻译，而Google也提供了第二代API转换到第三代的指南，帮助使用者进行转换。
而在前不久，Google 官方对翻译进行一次脱胎换骨的升级——将全产品线的翻译算法换成了基于神经网络的机器翻译系统（Nueural Machine Translation，NMT)。...笔者借这篇文章，帮大家梳理一下机器翻译的发展历程，以及 Google 这次新系统的一些亮点。 机器翻译的发展史 机器翻译，即把某一种源语言（比如英文）翻译到最恰当的目标语言（比如中文）。...还在几年前，机器翻译界的主流方法都是 Phrased-Based Machine Translation (PBMT)，Google 翻译使用的也是基于这个框架的算法。...“硬生生”翻译过来的目标语言词组，通过重新排序，让它看起来尽量通顺以及符合目标语言的语法，如图中（3）所示。...Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation. [
什么是统计机器翻译? 统计机器翻译(即Statistical machine translation, 简称SMT)使用统计模型, 通过学习大量的语料来将源语言文本翻译成目标语言....这个使用统计模型的任务可以正式说明如下: 给定目标语言中的句子T, 我们寻找翻译者翻译的句子S....什么是神经机器翻译? 神经机器翻译(Neural machine translation, 简称NMT)是利用神经网络模型来学习机器翻译的统计模型....联合学习排列和翻译的神经机器翻译, 2014. 因此, 神经机器翻译系统被认为是端到端系统, 因为翻译仅需要一个模型....而且这种架构被用作谷歌神经机器翻译系统(Google Neural Machine Translation, GNMT)的核心架构, 在他们的谷歌翻译服务中使用. ...目前最先进的机器翻译系统是由采用注意机制的模型提供支持
首先，我想弄清楚如何进行实际的翻译 05 使用第三方‘翻译’服务 两种主要的翻译服务是Google Cloud Translation API和Microsoft Translator Text API...return json.loads(r.content.decode('utf-8-sig')) 该函数定义需要翻译的文本、源语言和目标语言为参数，并返回翻译后文本的字符串。...你可以在下面看到翻译视图函数，该函数调用Microsoft Translator API，然后返回JSON格式的翻译文本： app/routes.py：文本翻译视图函数 from flask import...该函数将利用输入和输出DOM节点以及源语言和目标语言，向服务器发出携带必须的三个参数的异步请求，并在服务器响应后用翻译后的文本替换翻译链接。...ID，后两个参数是源语言和目标语言代码 该函数从一个很好的接触开始：它添加一个加载器替换翻译链接，以便用户知道翻译正在进行中。
将替换出来的中文自动翻译成目标语言（默认为 en，即英语）。 自动翻译功能使用的是百度免费翻译 API，每秒只能调用一次，并且需要你注册百度翻译平台的账号。...这些配置项都不是必要的，如果你需要翻译功能，一般只需要填入 appid、key 并且将 translation 设为 true。.../ 百度翻译 appid key: '', // 百度翻译密钥 这是百度免费翻译 API 的 appid 和密钥。...百度翻译 API 调用延时，由于免费的翻译 API 1 秒只能调用一次，所以该选项必须大于 1000。经过本人测试，该项设为 1500 比较稳定。...如果设为 true，将会调用百度免费翻译 API 进行翻译。 to 翻译的目标语言，默认为 en，即英语。 具体的配置项请查看百度翻译 API 文档。 mode 翻译模式，默认为 1。
以下是一个简单的NLP翻译实例：# 示例代码：NLP机器翻译import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def machine_translation(source_text..., target_language)print("机器翻译结果:", translation_result)2.2 文化差异的理解NLP技术还可以用于帮助人们更好地理解不同文化之间的差异。...以下是一个简单的NLP文化差异分析实例：# 示例代码：NLP文化差异分析import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def cultural_difference_analysis...以下是一个简单的NLP实时语音翻译实例：# 示例代码：NLP实时语音翻译import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def real_time_speech_translation...以下是一个简单的NLP文本翻译与语境理解实例：# 示例代码：NLP文本翻译与语境理解import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def context_aware_translation
机器翻译（machine translation, 简写为 MT），是指用源语言(source language) 组成的句子 x 翻译为用目标语言(target language) 构成的句子 y 的一项任务...语言翻译任务最走可以追溯到1950年，翻译系统仅支持俄语和英语间的翻译，通过建立map字典实现。...基于统计的机器翻译可能过时，不展开论述。值得注意的，google已经从SMT切换到NMT，也就是基于seq2seq的机器翻译模型。...不管哪种模型，翻译任务都需要知道一个概念：对齐(alignment)，它指对于单词级别，源语言句子 x 中的单词在目标语言的句子 y 中的对应。...2 神经网络翻译模型(NMT) 2014年出现的基于神经网络的机器翻译模型(Neural Machine Translation，简称为 NMT)，它是 seq2seq 模型，它由两个RNN网络构成。
今天没事干，再看Bing的SDK。全他妈是英文，不过总算有点成果，那就是翻译。以后自己也可以写个程序翻译了。。 ...如果再配合钩子函数，完全可以做一个屏幕取词翻译工具，就想金山词霸那样。 在配合我上次写的那个，引用system.Speech。程序集，还可以让翻译的结果说出来。。..."what the fuck is English"; //翻译的原语言，这个不是乱写的，有规定，简体中文zh-cn 中文繁体zh-tw 英式英语en-gb 美式英语en-us...string soureLanguage = "en-us"; //翻译的目标语言 string targetLanguage = "zh-cn"; string...他就会返回一个Json格式的文件。当然还可以返回SOAP格式.
使用Google翻译Api 安装Google翻译库 pip install --upgrade google-cloud-translate 设置验证 要运行客户端库，必须首先创建服务帐户并设置环境变量来设置身份验证...密钥就会下载到您的计算机的JSON文件 将环境变量GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS设置为包含服务帐户密钥的JSON文件的文件路径。...在Linux或macOS系统中设置方法如下： pip install --upgrade google-cloud-translate 使用客户端库调用翻译Api 代码如下： # Imports the...Google Cloud client library from google.cloud import translate # Instantiates a client translate_client...(translation['translatedText'])) 要想将文件中的国家名称批量翻译并输出，可以写出下面这样的代码： #!
百度翻译 API 的申请 与 百度通用翻译 API 的接入 申请 进入百度翻译开放平台，选择 立刻使用。 图片 选择我的服务，开通 通用翻译，填信息后秒过。 图片 建议 实名认证，提高免费额度。...图片 设置翻译引擎为百度翻译。 输入应用程序 ID 和 密钥。 图片用 Java 的代码方式接入 百度通用翻译 API API 的信息建议看官方文档，更全面。...API URL 通用翻译的对外 API 接口 http 版：https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate https 版：http://api.fanyi.baidu.com...仅出现错误时显示 error_msg String 错误含义、信息 仅出现错误时显示 如果是正确的情况，返回的 JSON 字符串应该只有 from、to、trans_result、src、dst 五个字段...，返回的 JSON 字符串应该只有 error_code、error_msg 两个字段。
机器翻译（Machine Translation，简称MT）是指使用计算机软件将文字或语音从一种语言翻译成其他语言的技术。 为什么需要机器翻译？...统计机器翻译 (Statistical Machine Translation, SMT) SMT利用大规模双语平行语料库，通过统计分析找出源语言与目标语言之间的词汇和短语概率对应关系来进行翻译，不再过分依赖预设的规则...软件及技术文档翻译： IT公司利用机器翻译工具将产品手册、帮助文档、API说明等翻译成多种语言。...机器翻译（Machine Translation, MT）的工作原理基于计算机科学和人工智能技术，其目的是自动将一种语言（源语言）的文本转换为另一种语言（目标语言），同时尽可能保留原文的意义与语境。...统计机器翻译 (Statistical Machine Translation, SMT)： SMT不依赖于设定的语言学规则，而是利用大量的双语文本语料库（平行语料）来训练模型，通过分析语料库中源语言和目标语言之间的统计关联性
说不同语言的人更容易地、直接地相互交流，这是语音到语音的翻译系统(Speech-to-speech translation)的目的，这样的系统在过去几十年里取得了不错的进展。...传统上，语音翻译系统通常有3个独立的部分：自动语音识别将源语音转录为文本，机器翻译将转录的文本翻译成目标语言，最后，文本到语音合成(TTS)系统将翻译文本转换成目标语言的语音。...许多商业语音到语音翻译的产品都采用这样的系统，包括Google Translate。但是，这类系统依赖于中间文本，准确率不高，而且效率较低。...谷歌的新工具Translatotron舍弃了将语音翻译为文本再返回语音的步骤，而是采用端到端的技术，直接将说话者的声音翻译成另一种语言。...在论文《基于序列到序列模型的直接语音到语音翻译》(Direct speech-to-speech translation with a sequence-to-sequence model）中，谷歌的研究人员提出一种基于单个注意力序列到序列模型的直接语音到语音翻译的新实验系统
（文／Mike Schuster，Melvin Johnson，Nikhil Thorat）过去10年中，谷歌翻译已从仅支持几种语言发展到了支持 103 种，每天翻译超过了 1400 亿字。...实现零数据翻译（Zero-Shot Translation） 在论文《谷歌多语言神经机器翻译系统：实现零数据翻译》（Google’s Multilingual Neural Machine Translation...我们提出的架构不需要改变基本的 GNMT 系统，而是在输入句子的开头使用附加的“token”，指定系统将要翻译的目标语言。...最后，上述多语言谷歌神经机器翻译系统（Multilingual Google Neural Machine Translation）从今天开始将陆续为所有谷歌翻译用户提供服务。...不需要修改谷歌现有的基础系统模型架构，而是在输入句子的前面加入人工 标记（token）明确其要翻译成的目标语言。模型的其他部分（包括编码器、解码器和注意模型）保持不变，而且可以在所有语言上共享。
共计覆盖32万个模型 今天介绍NLP自然语言处理的第九篇：翻译（translation），在huggingface库内有5000个翻译（translation）。...2.3.3 pipeline返回参数 Translation_text（str，出现时间return_text=True）——翻译。...2.4 pipeline实战 基于pipeline的translation_xx_to_yy任务，其translation_xx_to_yy模式为 xx 是源语言代码，yy 是目标语言代码，pipeline...Google的t5排名第一，接着跟了Helsinki-NLP的4个翻译模型。 ...使用文中的2行代码极简的使用NLP中的翻译（translation）模型。
定义接口响应类数据结构，接口实际返回内容和官方文档有点出入，大概是文档未更新吧。...> /// 源语言和目标语言 /// public string l; /// /// 翻译结果发音地址 ///.../// /// 待翻译的文本 /// 回调函数 /// 待翻译的文本 /// 回调函数 0) callback.Invoke(response.translation[0]); break; case 102: Debug.LogError($"不支持的语言类型
具体来说，code-switch translations 被替换的词和原始的目标语言中的词具有相同的上下文，因而在训练过程中模型会拉近他们在语义空间中的距离，从而使得词语跨语言的表示对齐得更好，自然可以提升翻译性能...其中，multilingual translation loss致力于使得模型具有多语言翻译能力，code-switch back-translation loss致力于学习更好的跨语言词表示，从而提升翻译性能...可以进行 code-switch back-translation (CSBT)，从而帮助生成的其他语言的词语和原始目标语言句子中的词语更好地在语言空间中进行对齐，提升模型翻译性能。...具体来说，从原始多语言语料采样一个长度为S的子集 ，其中 和 分别表示第i个样本的源语言和目标语言。...Google’s multilingual neural machine translation system: Enabling zero-shot translation.
3、接口调用及代码实现 1）API接口介绍 下面介绍API接口的调用方法 文本翻译API HTTPS地址：https://openapi.youdao.com/api 调用规则：在调用集成文本翻译API...text 错误返回码 一定存在 query text 源语言 查询正确时，一定存在 translation Array 翻译结果 查询正确时，一定存在 basic text 词义 基本词典，查词时才有...API返回结果为一个数组 return result 调用有道API主要方法为connect()，根据API的签名信息等要求组成data并发送请求，解析返回的json： # input输入待翻译字段...，fromlanguage待翻译的语言,tolanguage翻译成的目标语言 # 返回翻译的字段 def connect(inputtext,fromlanguage,tolanguage):...，接口调用部分的开发过程十分顺利，仅有一个小插曲，最开始调用API总是返回错误码206（即时间戳错误），最后发现是我的系统时间比标准时间慢了十分钟 - - # 总结 对于我此次的需要翻译的文档需求来说，
基于上述工作， [Lample et al., 2017] 在没有对齐语料的情况下，仅使用单语语料来完成无监督机器翻译。该方法可以很好地泛化到其他语言，并且为有监督的方法提供了性能下限。...删除满足以下条件的翻译：一个源语言词语有多个目标语言翻译、一个目标语言词语有多个源语言翻译、源语言的目标语言翻译词语在目标语言数据集中没有出现。经过以上三步处理，可以得到一个一对一的双语词典。...因此这里的对齐方式不一定是翻译，可以根据具体的任务来定义，然后利用这种对齐关系来构造双语伪语料。首先将源语言和目标语言数据混合打乱。...07 多语言机器翻译 [Johnson et al., 2017] 使用一个模型来完成多种语言的机器翻译任务。唯一的不同是输入的开始需要拼接一个特殊的指示符，代表目标语言。...Google’ s multilingual neural machine translation system: Enabling zero-shot translation.
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