Text mit ML Kit unter iOS übersetzen

Sie können ML Kit zum Übersetzen von Text zwischen Sprachen verwenden. ML-Kit unterstützt derzeit die Übersetzung zwischen 59 Sprachen.

Hinweis

1. Wenn Sie Ihrer App noch nicht Firebase hinzugefügt haben, folgen Sie der im Startleitfaden.
2. Fügen Sie die ML Kit-Bibliotheken in Ihre Podfile-Datei ein:

   pod 'Firebase/MLNLTranslate', '6.25.0'
   

   Nachdem Sie die Pods Ihres Projekts installiert oder aktualisiert haben, öffnen Sie unbedingt Ihren Xcode mithilfe der .xcworkspace zu erstellen.
3. Importieren Sie Firebase in Ihre App:

   Swift

   import Firebase

   Objective-C

   @import Firebase;

Einen Textstring übersetzen

So übersetzen Sie einen String zwischen zwei Sprachen:

1. Erstellen Sie ein Translator-Objekt und konfigurieren Sie es mit der Quelle und dem Ziel. Sprachen:

   Swift

   // Create an English-German translator:
   let options = TranslatorOptions(sourceLanguage: .en, targetLanguage: .de)
   let englishGermanTranslator = NaturalLanguage.naturalLanguage().translator(options: options)
   

   Objective-C

   // Create an English-German translator:
   FIRTranslatorOptions *options =
       [[FIRTranslatorOptions alloc] initWithSourceLanguage:FIRTranslateLanguageEN
                                             targetLanguage:FIRTranslateLanguageDE];
   FIRTranslator *englishGermanTranslator =
       [[FIRNaturalLanguage naturalLanguage] translatorWithOptions:options];
   

   Wenn Sie die Sprache des Eingabetexts nicht kennen, können Sie die Sprache Identifizierungs-API zuerst. (Achten Sie jedoch darauf, Speichern Sie nicht zu viele Sprachmodelle gleichzeitig auf dem Gerät.)

2. Prüfen Sie, ob das erforderliche Übersetzungsmodell auf das Gerät heruntergeladen wurde. Rufen Sie translate(_:completion:) erst an, wenn Sie wissen, dass das Modell verfügbar ist.

   Swift

   let conditions = ModelDownloadConditions(
       allowsCellularAccess: false,
       allowsBackgroundDownloading: true
   )
   englishGermanTranslator.downloadModelIfNeeded(with: conditions) { error in
       guard error == nil else { return }
   
       // Model downloaded successfully. Okay to start translating.
   }
   

   Objective-C

   FIRModelDownloadConditions *conditions =
       [[FIRModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:NO
                                            allowsBackgroundDownloading:YES];
   [englishGermanTranslator downloadModelIfNeededWithConditions:conditions
                                                     completion:^(NSError *_Nullable error) {
     if (error != nil) {
       return;
     }
     // Model downloaded successfully. Okay to start translating.
   }];
   

   Language Models sind etwa 30 MB groß, laden Sie sie also nicht unnötig herunter. Sie dürfen sie nur über WLAN herunterladen, sofern der Nutzer nichts anderes festgelegt hat. Ich nicht benötigte Modelle löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Übersetzungsmodelle explizit verwalten.

3. Nachdem Sie bestätigt haben, dass das Modell heruntergeladen wurde, übergeben Sie einen Textstring in die Ausgangssprache in translate(_:completion:):

   Swift

   englishGermanTranslator.translate(text) { translatedText, error in
       guard error == nil, let translatedText = translatedText else { return }
   
       // Translation succeeded.
   }
   

   Objective-C

   [englishGermanTranslator translateText:text
                               completion:^(NSString *_Nullable translatedText,
                                            NSError *_Nullable error) {
     if (error != nil || translatedText == nil) {
       return;
     }
   
     // Translation succeeded.
   }];
   

   ML Kit übersetzt den Text in die von Ihnen konfigurierte Zielsprache und übergibt den übersetzten Text an den Abschluss-Handler.

Übersetzungsmodelle explizit verwalten

Wenn Sie die Translation API wie oben beschrieben verwenden, Lädt bei Bedarf sprachspezifische Übersetzungsmodelle auf das Gerät herunter. Ich die Übersetzungsmodelle, die auf der Seite mit der Translation Model Management API von ML Kit. Dabei kann es sich um nützlich, wenn Sie Modelle im Voraus herunterladen oder nicht benötigte Modelle löschen möchten. vom Gerät aus.

So rufen Sie die auf dem Gerät gespeicherten Übersetzungsmodelle ab:

let localModels = ModelManager.modelManager().downloadedTranslateModels

NSSet<FIRTranslateRemoteModel *> *localModels =
    [FIRModelManager modelManager].downloadedTranslateModels;

So löschen Sie ein Modell:

// Delete the German model if it's on the device.
let deModel = TranslateRemoteModel.translateRemoteModel(language: .de)
ModelManager.modelManager().deleteDownloadedModel(deModel) { error in
    guard error == nil else { return }
    // Model deleted.
}

// Delete the German model if it's on the device.
FIRTranslateRemoteModel *deModel =
    [FIRTranslateRemoteModel translateRemoteModelWithLanguage:FIRTranslateLanguageDE];
[[FIRModelManager modelManager] deleteDownloadedModel:deModel
                                           completion:^(NSError * _Nullable error) {
                                               if (error != nil) {
                                                   return;
                                               }
                                               // Model deleted.
                                           }];

So laden Sie ein Modell herunter:

// Download the French model.
let frModel = TranslateRemoteModel.translateRemoteModel(language: .fr)

// Keep a reference to the download progress so you can check that the model
// is available before you use it.
progress = ModelManager.modelManager().download(
    frModel,
    conditions: ModelDownloadConditions(
        allowsCellularAccess: false,
        allowsBackgroundDownloading: true
    )
)

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .firebaseMLModelDownloadDidSucceed,
    object: nil,
    queue: nil
) { [weak self] notification in
    guard let strongSelf = self,
        let userInfo = notification.userInfo,
        let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue]
            as? TranslateRemoteModel,
        model == frModel
        else { return }
    // The model was downloaded and is available on the device
}

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .firebaseMLModelDownloadDidFail,
    object: nil,
    queue: nil
) { [weak self] notification in
    guard let strongSelf = self,
        let userInfo = notification.userInfo,
        let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue]
            as? TranslateRemoteModel
        else { return }
    let error = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.error.rawValue]
    // ...
}

// Download the French model.
FIRModelDownloadConditions *conditions =
    [[FIRModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:NO
                                         allowsBackgroundDownloading:YES];
FIRTranslateRemoteModel *frModel =
    [FIRTranslateRemoteModel translateRemoteModelWithLanguage:FIRTranslateLanguageFR];

// Keep a reference to the download progress so you can check that the model
// is available before you use it.
self.downloadProgress = [[FIRModelManager modelManager] downloadModel:frModel
                                                           conditions:conditions];

__block MyViewController *weakSelf = self;

[NSNotificationCenter.defaultCenter
 addObserverForName:FIRModelDownloadDidSucceedNotification
 object:nil
 queue:nil
 usingBlock:^(NSNotification * _Nonnull note) {
     if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
         return;
     }

     FIRTranslateRemoteModel *model = note.userInfo[FIRModelDownloadUserInfoKeyRemoteModel];
     if ([model isKindOfClass:[FIRTranslateRemoteModel class]]
         && model == frModel) {
         // The model was downloaded and is available on the device
     }
 }];

[NSNotificationCenter.defaultCenter
 addObserverForName:FIRModelDownloadDidFailNotification
 object:nil
 queue:nil
 usingBlock:^(NSNotification * _Nonnull note) {
     if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
         return;
     }

     NSError *error = note.userInfo[FIRModelDownloadUserInfoKeyError];
 }];