trans_sdk

机器翻译工具箱

机器翻译工具箱提供了2个SDK。根据需求选择使用。人工智能机器翻译是指利用人工智能技术来实现自然语言之间的翻译。这种技术通过模拟人类翻译过程，将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本，以实现跨语言沟通和理解。人工智能机器翻译的发展经历了从基于规则的翻译系统到基于统计模型的系统，再到当前主流的基于神经网络的深度学习模型。这些模型能够从大量的双语语料库中学习语言之间的对应关系，从而实现更加准确和流畅的翻译。人工智能机器翻译的优势在于可以快速高效地处理大量文本，并且随着数据量和算法的不断优化，翻译质量也在不断提升。然而，由于语言的复杂性和多义性，机器翻译仍然存在一些挑战，如处理上下文信息、专业术语和文化差异等。总的来说，人工智能机器翻译在促进跨语言交流和理解方面发挥着重要作用，为人们提供了便利和可能性。机器翻译工具箱提供了两个SDK，以满足不同场景的使用需要。可以根据实际测试的效果选择合适的模型。

1. 202种语言互相翻译 SDK

202种语言互相翻译 SDK，支持202种语言互相翻译。支持 CPU ， GPU。首先需要设置源语言编码，目标语言编码，然后运行模型，获取翻译结果。语言编码信息请查看：语言编码文档。适用于多种NLP任务，如分类、命名实体识别和情感分析等。基于语言模型的自然语言理解模型，可以用于多种文本分析和处理任务。多个不同大小的模型，可以在足够资源或者受限的设备上运行，适合服务器端高精度推理服务，也适合需要实时和轻量级处理的应用场景。

1.1 SDK功能：

支持202种语言互相翻译。

1.2 运行例子 - TextGeneration


// 输入文字
String input = "智利北部的丘基卡马塔矿是世界上最大的露天矿之一，长约4公里，宽3公里，深1公里。";

SearchConfig config = new SearchConfig();
// 设置输出文字的最大长度
config.setMaxSeqLength(128);
// 设置源语言id：中文 "zho_Hans": 256200， 其它语言信息请查看：语言编码.xlsx
config.setSrcLangId(256200);
// 设置目标语言id：英文 "eng_Latn": 256047， 其它语言信息请查看：语言编码.xlsx
config.setForcedBosTokenId(256047);

// 运行模型，获取翻译结果        
String result = nllbModel.translate(input);

// 输出翻译结果
logger.info("{}", result);
[INFO ] - The Chuki Kamata mine in northern Chile is one of the largest open-pit mines in the world, about 4 km long, 3 km wide and 1 km deep.

2. 中英互相翻译 - SDK

可以进行英语和中文之间翻译的一个机器翻译模型，可以很好地解决语言障碍问题。

基于神经网络的机器翻译模型，能够处理复杂的语言结构和问题。
在多个公共机器翻译数据集上表现出色，可以提供准确和流畅的翻译结果。

项目源码的使用说明