Android पर एमएल किट की मदद से, टेक्स्ट का अनुवाद करना

एमएल किट का इस्तेमाल करके, टेक्स्ट का एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद किया जा सकता है. ML Kit फ़िलहाल, 59 भाषाओं के बीच अनुवाद करने की सुविधा देता है.

शुरू करने से पहले

  1. अगर आपने पहले से ही A/B टेस्टिंग नहीं बनाई है, तो अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ें.
  2. ML Kit Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी को अपने मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) की Gradle फ़ाइल में जोड़ें. आम तौर पर, यह फ़ाइल app/build.gradle होती है: 
    apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.google.gms.google-services'

dependencies {
  // ...

  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0'
  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-translate-model:20.0.8'
}

टेक्स्ट की किसी स्ट्रिंग का अनुवाद करना

किसी स्ट्रिंग का दो भाषाओं में अनुवाद करने के लिए:

  1. सोर्स और टारगेट भाषाओं के साथ कॉन्फ़िगर करके, एक FirebaseTranslator ऑब्जेक्ट बनाएं:

    Java 

    // Create an English-German translator:
FirebaseTranslatorOptions options =
        new FirebaseTranslatorOptions.Builder()
                .setSourceLanguage(FirebaseTranslateLanguage.EN)
                .setTargetLanguage(FirebaseTranslateLanguage.DE)
                .build();
final FirebaseTranslator englishGermanTranslator =
        FirebaseNaturalLanguage.getInstance().getTranslator(options);

    Kotlin 

    // Create an English-German translator:
val options = FirebaseTranslatorOptions.Builder()
        .setSourceLanguage(FirebaseTranslateLanguage.EN)
        .setTargetLanguage(FirebaseTranslateLanguage.DE)
        .build()
val englishGermanTranslator = FirebaseNaturalLanguage.getInstance().getTranslator(options)

    अगर आपको इनपुट टेक्स्ट की भाषा के बारे में नहीं पता है, तो पहले भाषा की पहचान करने वाले एपीआई का इस्तेमाल करें. (हालांकि, यह पक्का करें कि डिवाइस पर एक साथ बहुत सारे भाषा मॉडल न हों.)

  2. पक्का करें कि अनुवाद करने के लिए ज़रूरी मॉडल, डिवाइस पर डाउनलोड किया गया हो. मॉडल के उपलब्ध होने की जानकारी मिलने के बाद ही, translate() को कॉल करें.

    Java 

    FirebaseModelDownloadConditions conditions = new FirebaseModelDownloadConditions.Builder()
    .requireWifi()
    .build();
englishGermanTranslator.downloadModelIfNeeded(conditions)
      .addOnSuccessListener(
          new OnSuccessListener<Void>() {
            @Override
            public void onSuccess(Void v) {
              // Model downloaded successfully. Okay to start translating.
              // (Set a flag, unhide the translation UI, etc.)
            }
          })
      .addOnFailureListener(
          new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
              // Model couldn’t be downloaded or other internal error.
              // ...
            }
          });

    Kotlin 

    englishGermanTranslator.downloadModelIfNeeded()
        .addOnSuccessListener {
            // Model downloaded successfully. Okay to start translating.
            // (Set a flag, unhide the translation UI, etc.)
        }
        .addOnFailureListener { exception ->
            // Model couldn’t be downloaded or other internal error.
            // ...
        }

    भाषा मॉडल का साइज़ करीब 30 एमबी होता है. इसलिए, इन्हें बिना वजह डाउनलोड न करें. साथ ही, इन्हें सिर्फ़ वाई-फ़ाई का इस्तेमाल करके डाउनलोड करें. हालांकि, अगर उपयोगकर्ता ने कोई और तरीका बताया है, तो उसका इस्तेमाल किया जा सकता है. आपको ऐसे मॉडल भी मिटा देने चाहिए जिनकी ज़रूरत नहीं है. अनुवाद मॉडल को साफ़ तौर पर मैनेज करना लेख पढ़ें.

  3. मॉडल डाउनलोड होने की पुष्टि करने के बाद, translate() को सोर्स भाषा में टेक्स्ट की एक स्ट्रिंग पास करें:

    Java 

    englishGermanTranslator.translate(text)
      .addOnSuccessListener(
          new OnSuccessListener<String>() {
            @Override
            public void onSuccess(@NonNull String translatedText) {
              // Translation successful.
            }
          })
      .addOnFailureListener(
          new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
              // Error.
              // ...
            }
          });

    Kotlin 

    englishGermanTranslator.translate(text)
        .addOnSuccessListener { translatedText ->
            // Translation successful.
        }
        .addOnFailureListener { exception ->
             // Error.
             // ...
        }

    अनुवाद किया गया टेक्स्ट, कॉन्फ़िगर की गई टारगेट भाषा में, success listener को पास किया जाता है.

अनुवाद करने वाले मॉडल को साफ़ तौर पर मैनेज करना

ऊपर बताए गए तरीके से Translation API का इस्तेमाल करने पर, ML Kit डिवाइस पर भाषा के हिसाब से अनुवाद करने वाले मॉडल अपने-आप डाउनलोड कर लेता है. ML Kit के Translation Model Management API का इस्तेमाल करके, उन अनुवाद मॉडल को भी मैनेज किया जा सकता है जिन्हें आपको डिवाइस पर उपलब्ध कराना है. अगर आपको मॉडल पहले से डाउनलोड करने हैं या डिवाइस से गैर-ज़रूरी मॉडल मिटाने हैं, तो यह सुविधा आपके काम आ सकती है.

Java 

FirebaseModelManager modelManager = FirebaseModelManager.getInstance();

// Get translation models stored on the device.
modelManager.getDownloadedModels(FirebaseTranslateRemoteModel.class)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Set<FirebaseTranslateRemoteModel>>() {
            @Override
            public void onSuccess(Set<FirebaseTranslateRemoteModel> models) {
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Error.
            }
        });

// Delete the German model if it's on the device.
FirebaseTranslateRemoteModel deModel =
        new FirebaseTranslateRemoteModel.Builder(FirebaseTranslateLanguage.DE).build();
modelManager.deleteDownloadedModel(deModel)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Void>() {
            @Override
            public void onSuccess(Void v) {
                // Model deleted.
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Error.
            }
        });

// Download the French model.
FirebaseTranslateRemoteModel frModel =
        new FirebaseTranslateRemoteModel.Builder(FirebaseTranslateLanguage.FR).build();
FirebaseModelDownloadConditions conditions = new FirebaseModelDownloadConditions.Builder()
        .requireWifi()
        .build();
modelManager.download(frModel, conditions)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Void>() {
            @Override
            public void onSuccess(Void v) {
                // Model downloaded.
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Error.
            }
        });

Kotlin 

val modelManager = FirebaseModelManager.getInstance()

// Get translation models stored on the device.
modelManager.getDownloadedModels(FirebaseTranslateRemoteModel::class.java)
    .addOnSuccessListener { models ->
        // ...
    }
    .addOnFailureListener {
        // Error.
    }

// Delete the German model if it's on the device.
val deModel = FirebaseTranslateRemoteModel.Builder(FirebaseTranslateLanguage.DE).build()
modelManager.deleteDownloadedModel(deModel)
    .addOnSuccessListener {
        // Model deleted.
    }
    .addOnFailureListener {
        // Error.
    }

// Download the French model.
val frModel = FirebaseTranslateRemoteModel.Builder(FirebaseTranslateLanguage.FR).build()
val conditions = FirebaseModelDownloadConditions.Builder()
    .requireWifi()
    .build()
modelManager.download(frModel, conditions)
    .addOnSuccessListener {
        // Model downloaded.
    }
    .addOnFailureListener {
        // Error.
    }