NLP 는 많은 사람들이 일상적으로 사용하는 많은 도구의 기반이 됩니다. 몇 가지 예를 들면 AI 언어 번역 도구는 NLP 을 사용하여 한 소스 언어의 서면 또는 구두 단어를 다른 대상 언어로 변환합니다. 

번역 API는 어떻게 작동하나요?

다양한 배경을 가진 사람들이 제품이나 앱을 사용함에 따라 번역 API는 기업에게 필수적인 요소가 되었습니다. 또한 기업들은 이렇게 변환된 텍스트를 감성 분석, 홍보, 가상 비서 등 다른 자연어 처리(NLP) 애플리케이션에 활용하기도 합니다.

따라서 개발자는 일반적으로 서로 다른 언어 간에 텍스트를 번역할 수 있는 웹사이트를 만드는 데 어려움을 겪습니다. 다행히도 이 문제를 해결하는 데 도움이 되는 API가 몇 가지 있습니다. NLP 번역 API 은 텍스트를 다른 언어로 빠르게 번역할 수 있는 도구의 예입니다. 

고급 번역을 위한 딥러닝 자연어 처리 기법

최근 딥러닝의 발전으로 그 어느 때보다 정교한 번역이 가능해졌습니다. 예를 들어 Google 번역과 같은 서비스는 꽤 오랫동안 사용되어 왔지만 그 결과물이 완전히 정확한 것은 아니었습니다.

딥러닝 자연어 처리 모델은 번역을 놀랍도록 매끄럽게 만들어 주었습니다. 복잡한 기술적인 주제의 경우에도 기계가 수행한 번역을 구별하기는 어렵습니다.

자동 번역을 사용하는 이유는 무엇인가요?

자동 번역의 잠재적 용도는 무궁무진하지만 여기에는 두 가지 예가 있습니다:

다국어 지원

비영어권 사용자를 무시하고 잠재적으로 고객을 놓치는 대신 모든 대화에 대한 번역을 자동화하는 것은 어떨까요?

다국어 마케팅

여러 국가를 타겟팅할 때 영어 콘텐츠만 제공하는 것은 이상적이지 않습니다. 고객은 일반적으로 자신의 모국어로 비즈니스에 대한 정보에 액세스하는 것을 선호합니다. 이는 검색 엔진 최적화를 높일 수 있는 좋은 방법이기도 합니다. 기계 번역 기술을 활용하면 더 많은 고객을 유치할 수 있는 효과적인 방법입니다.

TextCortex의 NLP API 번역 

기존 소프트웨어 아키텍처에 바로 통합할 수 있는 NLP 인프라 기반의 번역 API 을 찾고 계신다면, 저희의 게스트가 되셔서 음료 한 잔 하시고 API 번역을 확인해 보세요.

textcortex 번역 API

문서: https://docs.textcortex.com/api/paths/texts-paraphrases/post

API 개요 https://textcortex.com/text-generation-api

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번역( API )은 어떻게 작동하나요?

API 에 연결되면 다음 예시와 같이 요청을 보내야 합니다: 

번역에 사용할 수 있는 25개 이상의 언어를 지원합니다. 다음은 필수 필드의 정의입니다: 

source_lang: 문자열

정의: 번역할 텍스트의 언어입니다. 

사용 가능한 옵션은 다음과 같습니다:

  • "en": 영어(기본값)
  • "auto": API 에서 텍스트의 언어를 감지하여 번역을 시도합니다.
  • "bg": 불가리아어
  • "cs": 체코어
  • "da": Danish
  • "de": 독일어
  • "엘": 그리스어
  • "es": 스페인어
  • "et": 에스토니아어
  • "fi": 핀란드어
  • "fr": 프랑스어
  • "hu": 헝가리어
  • "id": Indonesian
  • "it": 이탈리아어
  • "ja": 일본어
  • "ko": 한국어
  • "lt": 리투아니아어
  • "lv": 라트비아어
  • "nb": Norwegian
  • "nl": Dutch
  • "pl": 폴란드어
  • "pt": 포르투갈어(모든 포르투갈어 품종 혼합)
  • "ro": 루마니아어
  • "ru": 러시아어
  • "sk": 슬로바키아어
  • "sl": 슬로베니아어
  • "sv": 스웨덴어
  • "tr": 터키어
  • "uk": Ukrainian
  • "zh": 중국어

target_lang: 문자열

필수

정의: 번역할 언어입니다. 

사용 가능한 옵션은 다음과 같습니다:

  • "bg": 불가리아어
  • "cs": 체코어
  • "da": Danish
  • "de": 독일어
  • "엘": 그리스어
  • "en": en-us의 별칭
  • "en-gb": 영어(영국)
  • "en-us": 영어(미국)
  • "es": 스페인어
  • "et": 에스토니아어
  • "fi": 핀란드어
  • "fr": 프랑스어
  • "hu": 헝가리어
  • "id": Indonesian
  • "it": 이탈리아어
  • "ja": 일본어
  • "ko": 한국어
  • "lt": 리투아니아어
  • "lv": 라트비아어
  • "nb": Norwegian
  • "nl": Dutch
  • "pl": 폴란드어
  • "pt": pt-pt의 별칭
  • "pt-br": 포르투갈어(브라질)
  • "pt-pt": 포르투갈어(브라질 포르투갈어를 제외한 모든 포르투갈어 품종)
  • "ro": 루마니아어
  • "ru": 러시아어
  • "sk": 슬로바키아어
  • "sl": 슬로베니아어
  • "sv": 스웨덴어
  • "tr": 터키어
  • "uk": Ukrainian
  • "zh": 중국어(간체)

텍스트: 문자열

필수

정의: 번역할 텍스트입니다.

source_lang "auto"에 다음과 같은 텍스트 블록이 있다고 가정해 보겠습니다: 

2020년 출시된 자동 회귀 언어 모델인 GPT-3(Generative 사전 학습 트랜스포머 3)는 딥 러닝을 사용하여 사람과 유사한 텍스트를 생성합니다. 초기 텍스트가 프롬프트로 주어지면 프롬프트를 이어가는 텍스트를 생성합니다.

텍스트를 분석하여 source_lang을 찾은 다음 요청에서 설정한 target_lang으로 번역합니다. 중국어 간체("zh")의 경우 바로 API 응답이 작동합니다:

生成预训练转化器3 (GPT-3)는 2020 년에 발표 된 하나의 자체 회화 언어 모델이며, 심도 있는 연구를 통해 생산자 유형에 대한 문서를 사용합니다. 첫 번째 문서를 보여 주면 지속적으로 표시되는 문서를 생성합니다.

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