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谷歌翻译

// 法语 "fr" SPA, // 西班牙语 "es" <--- 添加语种(自定义语种代号) KOR, // 韩语 "ko" ''' # 设置Google翻译服务地址 居然有这么多的消息包,我们一个一个找,直到找到Response中有翻译内容的。这个时候我们去看一下它的header: 可以看到是get方式,于是我们可以浏览器里直接去请求这个url。 果然我们的得到了一个文件,这个时候打开文件,文件里就是请求回来的翻译结果: 这时候我们去分析一下请求的参数,看看我们是否可以构造,可以看到原来要翻译的文本,就是跟着q这个参数出去的: 只不过在请求的时候 ,文字被encode成了%**%,这时候我们试着换一个文字去请求,结果发现返回: 仔细上网查过之后,每次翻译的文字不同,参数中的tk值就会不同,ticket这种策略就是google用来防爬虫的。 /translate.js'); // 调用翻译结果 trans.gettrans('你好') 直接调用了 translate.js,我们看看这个文件: // 得到TKK var exec = require

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python调用谷歌翻译

在平时使用谷歌翻译的过程中,经常会遇到需要批量翻译大量文本的情景,这种时候需要调用谷歌翻译的API 首先可以使用python库googletrans pip install googletrans #使用方法 但是在面对大规模需要翻译的句子时就会很慢,所以可以使用协程的方法。 这里我们使用了基于gevents库的grequests库。 具体的参考代码如下: 这里是将德语(de)翻译成英语(en),代码中需要相应修改。 ,但是可能因为某些原因有一些句子没有翻译,所以还需要completetranslate()来补全翻译结果。 在grequests.map()中size设置为20的情况下,平均每秒翻译20句。

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    python实现谷歌翻译

    背景 这个功能是在工作时,上级有个需求是让我将json文件中指定字段的英文翻译成中文,并且指定要使用谷歌翻译,理由是翻译的结果可能会比较准确。 过程 因为之前写过用python实现有道翻译,是在ajax中找到它的翻译接口的,所以我以为谷歌应该也差不多,于是我就打开 “开发者工具”,拼命地寻找它的翻译接口,果然让我发现了,哈哈哈哈~~ ? 算了,你牛,我放弃~ 于是我就面向度娘,寻求帮助,搜索关键词 “python实现谷歌翻译”,哦吼~ 结果还挺多 ? 的确可以得出结果,超开心的~ 但是后面翻译的过程发现,这只适合翻译一句话,多一点都不行,它会漏掉…头又炸了!!! import requests import json import re import time def googleTranslate(text): """ 用谷歌翻译内容

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    中英翻译谷歌论文:Percolator

    我们已经构建了Percolator,一个用于增量处理大型数据集更新的系统,并部署它来创建谷歌网络搜索索引。 如果有充足的计算资源,MapReduce的可扩展性使这种方法可行,事实上之前的谷歌的网络搜索索引就是以这种方式产生的。 运行中的worker会写一个token到Chubby锁服务来指示他们属于本系统,token会被其他worker视为一个代表活跃度的信号(当处理退出时token会被自动删除)。 我们建立了Percolator来创建谷歌的大型 "基础 "索引,这项任务以前是由MapReduce完成的。 我们已经建立并部署了Percolator,自2010年4月以来,它一直被用来制作谷歌的网络搜索索引。

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    谷歌赢得人机翻译大赛

    据《韩国先驱报》报道,早些时候在韩国举办的人机翻译大赛中,美国互联网巨头谷歌研发的人工智能语言软件得分高于同场竞技的其他人工智能机器。 2月21日,由四名专业译者组成的团队与三家人工智能翻译软件进行比赛。这些软件分别由谷歌、韩国顶尖的互联网供应商Naver公司和领先的自动翻译公司Systran International提供。 据一位知情的科技公司高层,在此次满分60分的比赛中,谷歌的机器翻译得分为28分,Naver公司名为Papago的自动翻译软件紧随其后,得分17分,而Systran公司15分。 “谷歌的机器翻译水平相当惊人。”一位参加此次比赛但并未透露姓名的业内人士说,“Systran公司似乎得分最低,因为该公司擅长商务翻译。” 神经机器翻译技术的引进,让使用机器的自动翻译程序大为改进。 2016年,谷歌、Naver等各大科技巨头都推出了多样的神经机器翻译(NMT)技术服务。神经机器翻译系统以深度学习框架为基础,这种框架利用从100多种语言中获取的数百万范例进行学习。

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    B4A 调用谷歌翻译api进行翻译

    百度百科: Google 翻译谷歌公司提供一项免费的翻译服务,可提供103 种语言之间的即时翻译,支持任意两种语言之间的字词、句子和网页翻译。可分析的人工翻译文档越多,译文的质量就会越高。 Google 翻译生成译文时,会在数百万篇文档中查找各种模式,以便决定最佳翻译。Google 翻译通过在经过人工翻译的文档中检测各种模式,进行合理的猜测,然后得出适当的翻译。 这种在大量文本中查找各种范例的过程称为“统计机器翻译”。由于译文是由机器生成的,因此并不是所有的译文都是完美的。 从百度百科上我们了解到谷歌翻译是非常强大的! #Region Project Attributes #ApplicationLabel: B4A谷歌翻译示例 #VersionCode: 1 #VersionName: 'SupportedOrientations oe=UTF-8&client=at&dt=t&dt=ld&dt=qca&dt=rm&dt=bd&dt=md&dt=ss&dt=ex&otf=3") ProgressDialogShow("正在翻译

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    谷歌发布神经机器翻译

    早前,谷歌就曾表示过,他们在谷歌翻译中运用了神经网络技术,但只限于实时视觉翻译这个功能。 前段时间,谷歌一名叫Jeff Dean的高级员工曾经告诉VentureBeat,谷歌已经在尝试把越来越多的深度学习功能和机制融入到谷歌翻译中。 除此之外,谷歌的一位发言人在邮件中告诉VentureBeat,最新的神经机器翻译是他们努力研发深度学习功能和机制的成果。 虽然神经机器翻译并不永远是最佳之选,但是从谷歌的各种尝试中我们不难发现,在某些情况下,神经机器翻译还是有其过人之处的。 ? 在谷歌昨天发表的一篇博文中,Google Brain Team的研发科学家Quoc Le 和Mike Schuster提到,有了双语评分员的帮助,在翻译Wikipedia上的多语种样句时,谷歌神经机器翻译的错误率实际上已经降低了

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    谷歌同声翻译Translatotron原理

    在5月15日,谷歌AI在博客平台发出一篇文章,正式介绍了一款能保留原声的“同声传译”黑科技,消息一出,迅速席卷网络,为科技发烧友带来了更多曙光,下面,让我们来揭开这个叫做“Translatoron”的神秘面纱 Translatotron的出现 目前市面常用的语音翻译产品的翻译过程包含三个步骤,首先将语音转换为文字,再由机器将文字转换为目标语言文字,最后将目标语言的文字转化为语音(文字转语音全称Text-To-Speech 而谷歌的Translatotron有很大不同,它通过某种手段实现了语音到语音的直接转译,避免了上述的三个步骤。 《流浪地球》中的同声翻译,多刺激啊,在此向大刘致敬! 这项研究是由谷歌大脑、谷歌翻译谷歌语音团队共同完成的,由于目前的训练数量较少,Translatotron所展示出的翻译质量以及原声匹配度没有预想中那么好,但随着更多数据的训练相信会有非常光明的前景。

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    谷歌利用大数据提高通用翻译

    摘自:InfoWorld技术观察 大数据文摘翻译:孙强 校对:陈洁 [转载请保留] 谷歌翻译(Google Translate)是目前翻译网页或简短的文字片段使用最多的一个快捷工具。 据德国媒体Der Spiegel报道,支持该服务的后台核心技术,会在不久的将来被改进为类似“星际迷航(Star Trek)”那样的通用翻译器。 当然,谷歌并不是唯一一家致力于此事的公司。 在工程师Franz Och的指导下,谷歌的做法颠覆上面的一切,它家采用纯粹的统计方法。举个例子,通过并行处理大量的可利用的翻译资料,英法语之间的翻译就比旧的通过算法驱动的翻译方法好很多。 谷歌和微软都有能捕获网络实时数据的搜索引擎; Facebook还有高达十几亿的实时聊天用户。 所有这一切都给翻译资料提供了海量数据宝库。 而如今最大的尚未解决的问题是:谷歌,Facebook,微软,以及其他公司能否在使用实时会话生成语言翻译资料库的同时做到匿名化?

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    SonarQube实践-规则自动翻译

    defaultRemFnType', 'defaultRemFnBaseEffort', 'remFnType', 'remFnBaseEffort', 'remFnOverloaded', 'type']) 谷歌翻译脚本 =None: # 如果我们文本输错,提示你是不是要找xxx的话,那么重新把xxx正确的翻译之后返回 try: correctText=result res= res + result[0][i][0] except Exception as e: res='' print(url) print("翻译 if __name__ == '__main__': server = SonarRule() js=Py4Js() server.FilterTrans() 规则翻译内容

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    Python 实现自动google翻译

    留学的时候学习了几年法语,回国后逐渐生疏,一个朋友说帮忙翻译一些东西,但还是有点吃力,想着前面研究的爬虫知识,能否自动完成翻译呢,话不多说,开整。 ---- 首先用chrome打开谷歌翻译,看看它是怎么请求数据的 右键 检查 进入开发者工具 选择network,如图 先点击一下这个clear,把原来的请求都clear,免得看不清 输入测试翻译内容 通过请求头信息,可以发现是get请求,请求翻译的内容是通过q这个参数传递的,其它参数暂时不知道什么意思。 q这个参数不清楚谷歌的方法,但有大神破解出来,我们直接用 class Py4Js(): def __init__(self): self.ctx = execjs.compile ,例如中翻译英语,tl=en,我这儿是法语,所以tl=fr。

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    VB6 调用谷歌翻译API进行文章单词翻译

    百度百科: Google 翻译谷歌公司提供一项免费的翻译服务,可提供103 种语言之间的即时翻译,支持任意两种语言之间的字词、句子和网页翻译。可分析的人工翻译文档越多,译文的质量就会越高。 Google 翻译生成译文时,会在数百万篇文档中查找各种模式,以便决定最佳翻译。Google 翻译通过在经过人工翻译的文档中检测各种模式,进行合理的猜测,然后得出适当的翻译。 这种在大量文本中查找各种范例的过程称为“统计机器翻译”。由于译文是由机器生成的,因此并不是所有的译文都是完美的。 从百度百科上我们了解到谷歌翻译是非常强大的! 软件测试地址: https://www.lanzous.com/i5upp6b 谷歌翻译是以GET形式返回数据 https://translate.google.cn/translate_a/single

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    为支持两个语言版本,我基于谷歌翻译API写了一款自动翻译的 webpack 插件

    简繁体转换,都是将简体手动复制到谷歌翻译网页端中翻译好,再手动替换,繁琐且工程量大, 登录方式需要单独的复制一份。 采用 v-google-translate优点: 运行时采用谷歌翻译自动将网页的简体翻译成繁体 缺点: 因为是运行时转义,所以页面始终会先展示简体,过一段时间再显示繁体 综上所述: 现有的一些方案存在以下几个问题 无需写多套语言文件,正常开发使用中文进行编写即可 需要一个翻译的API,且翻译要准确,经测试简繁体转换谷歌翻译是最准确的。 2. 所以只需要打开一个浏览器,填入需要翻译的文字,获取翻译后的文字即可,只不过需要程序自动帮我们打开一个浏览器,你没想错,已经有很成熟的方案puppeteer 就是干这件事情的。 5000个字符 // 合理的分割所有chunk中读取的字符,供谷歌API翻译,不能超过谷歌翻译的限制 const sourceList = this.getSourceList(chunkAllSourceLanguageStr

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    谷歌NLP新方法:无需翻译,质量优于无监督翻译模型

    近年来,研究人员一直在尝试开发自动复述的方法,复述就是对相同语义的不同表达,例如一句话,可以有一千种说法。这需要从文本中自动抽象语义内容。 理论上来看,翻译技术可能是自动复述的有效解决方案,因为翻译技术是从语言实现中抽象出语义内容。 尽管许多研究人员已经开发出基于翻译自动复述方法,但显然人类并不需要翻译才能解释句子。 ? 研究人员在论文中解释道:“与连续自动编码器相比,我们的方法允许从输入句子生成多样化、但语义上接近的句子。” 然而,在双语数据不易获得的情况下,谷歌研究院提出的单语模型可能是一种有用的资源或替代解决方案。

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    谷歌Python代码风格指南,翻译版来了!

    非常感谢我们的忠实读者 shendeguize,在后台留言告诉我,已经翻译了《谷歌Python代码风格指南》 ,大家这样相互帮助,感觉真是太好了。 2020.01.31 Translator: shendeguize@github Link: https://github.com/shendeguize/GooglePythonStyleGuideCN 本翻译囿于水平 ,可能有不准确的地方,欢迎指出,谢谢大家 如有引用,请注明出处 1 背景 Python是谷歌主要是用的动态语言,本风格指导列举了使用Python编程时应该做和不该做的事项(dos & don'ts) 为了帮助你正确地组织代码 'something awful' # Bad Idea... pylint: disable=redefined-builtin pylint警告包含标识名(empty-docstring),谷歌专有的警告以 yapf的提示,在,最后元素之后出现的时候来自动调整容器元素到每行一个元素.

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    学界 | 机器翻译新突破:谷歌实现完全基于attention的翻译架构

    选自arXiv 机器之心编译 参与:吴攀、黄小天、李亚洲 近两年来,机器翻译的突破让人目不暇接,从去年谷歌的颠覆性突破开始到一个月前 Facebook 的全新 CNN 翻译技术,人工智能的巴别塔正越建越高 近日,谷歌再次宣布又在机器翻译上更进了一步,实现了完全基于 attention 的 Transformer 机器翻译网络架构,并且还在 WMT 2014 的多种语言对的翻译任务上超越了之前 Facebook 重磅 | 谷歌翻译整合神经网络:机器翻译实现颠覆性突破(附论文) 重磅 | Facebook 提出全新 CNN 机器翻译:准确度超越谷歌而且还快九倍(已开源) 论文:Attention Is All You 两项机器翻译任务的实验表明,这些模型的翻译质量更优,同时更并行,所需训练时间也大大减少。 我们的模型在 WMT 2014 英语转德语的翻译任务中取得了 BLEU 得分 28.4 的成绩,领先当前现有的最佳结果(包括集成模型)超过 2 个 BLEU 分值。

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    chrome 谷歌翻译插件修改,支持超过250个字符的翻译

    最近要经常用谷歌翻译,但是谷歌翻译有个让我蛋疼的地方,我选中一段文字后,不会弹出翻译的小图标,一次两次我还可以通过复制到translate.google.cn去翻译,但是很多次,就很麻烦了。 对于大段的文字,谷歌翻译不支持,那我只能自己动手修改了。 保存,使用谷歌的扩展程序打包功能进行打包,然后将打包的crx文件拖到chrome里面,安装。一气呵成。 查看扩展,纳尼,提示`此扩展程序可能已损坏。阿西吧,看来谷歌有对扩展进行校验,又研究一番。 修改5636646071825253269,将message改成 浏览网页时可轻松查看翻译版本。由Google翻译小组提供。 ---- 后续 既然都改了翻译的数量,那索性连弹出来的翻译窗口也调整下,现在宽度400明显太小,显示器那么大呢。

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    谷歌翻译竟预言世界末日,专家解密神经翻译6大难题

    这段惊悚的“预言”来自谷歌翻译。2016年,谷歌宣布机器翻译“重大突破”——神经机器翻译(GNMT),将翻译质量提高到接近人类笔译的水平。然而,它将无意义的文本翻译成怪异的宗教预言引起了新的恐慌。 这只是Reddit以及其他网站用户从谷歌翻译中挖掘出来的众多怪异、有时甚至是不祥的翻译的一个例子。 谷歌翻译谷歌已经推出10年的服务,现在可以翻译超过100种语言。 ? ? 在推特上,这些翻译引起恐慌,有人甚至将这些奇怪的翻译归咎于鬼魂和恶魔。 Rush说,更有可能的是,这些奇怪的翻译与2016年时谷歌翻译的一个重大变化有关——它开始使用一种叫做“神经机器翻译”的技术。 Rush也同意这种说法,如果谷歌使用《圣经》来训练它的神经翻译模型,那么就可以解释一些奇怪的输出了。事实上,索马里语的几个奇怪的翻译版本与《旧约》中的某些章节很相似。

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    人工智能翻译之间的对决:谷歌?有道?

    而在机器翻译领域竞逐的“赛手”也越来越多,有道、谷歌、搜狗、百度,都或早或晚的布局人工智能翻译。 可是,为什么本应该更有优势的谷歌翻译,在两场比赛中却不如有道? 中文翻译不如有道 谷歌输在哪里? (摘自BBC 2017.12.21) 谷歌的结果是: 有道的结果是: 在有道和谷歌翻译中,有两个地方有明显出入: “recording artists”谷歌翻译成“录音艺术家”,有道是“唱片艺术家” ;“for their fans” 谷歌翻译成“为他们的球迷”,有道是“为他们的粉丝” 通过结果可以看出,在谷歌的平行语料中,“recording ”被翻译成“录音”,而在有道的语料中“recording 而谷歌翻译则是一个字一个字的进行分词。 但机器在领域上开始有了新的突破,在有道神经网络翻译中,工程师们已经开始让系统能够自动适配不同领域的内容,称之为“领域适配技术”。 在有道翻译中,系统会默认给出一种翻译结果。但这是否是最优结果呢?未必。

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    谷歌 AI 翻译——拯救外文小白的神兵利器!

    因此,目前市面上的翻译软件在实用性能上并不靠谱,需要不断地改善。 那么难道真的没有又好用又准确的翻译软件吗? 别急,谷歌 AI 来拯救你了! 天降神兵 ? (发布会现场) 3 月 11 日,谷歌翻译团队正式宣布,目前支持翻译的语言已经达到了 103 种,可以覆盖 99% 的在线用户。 当然,这不是我们最关心的,最最重要的是,谷歌打算把深度学习的人工智能应用到谷歌翻译中! 其实,谷歌谷歌地图、谷歌照片、Gmail 等产品上已经使用人工智能进行了不小的改善,谷歌翻译上也有相关的改进。 比如移动设备的即时视觉翻译,即将智能手机的摄像头对准你所想要翻译的文字,谷歌翻译就可以智能识别并且翻译出来。当然,以目前的技术条件,还不能做到百分百的准确。 在谷歌 AI 翻译不断发展,人们普遍看好并期待的情况下,另一个问题随之而来,就是:一旦谷歌的人工智能翻译软件成熟,对传统的人工翻译行业会不会造成一个不小的冲击?

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      腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。

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