Tradurre un testo con ML Kit su iOS

Puoi utilizzare ML Kit per tradurre il testo da una lingua all'altra. Kit ML attualmente supporta la traduzione tra 59 lingue.

Prima di iniziare

1. Se non hai già aggiunto Firebase alla tua app, puoi farlo seguendo le istruzioni riportate in passaggi nella Guida introduttiva.
2. Includi le librerie del kit ML nel tuo podfile:

   pod 'Firebase/MLNLTranslate', '6.25.0'
   

   Dopo aver installato o aggiornato i pod del progetto, assicurati di aprire Xcode utilizzando il suo .xcworkspace.
3. Nell'app, importa Firebase:

   Swift

   import Firebase

   Objective-C

   @import Firebase;

Traduci una stringa di testo

Per tradurre una stringa tra due lingue:

1. Crea un oggetto Translator, configurandolo con le lingue di origine e di destinazione:

   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];
   

   Se non conosci la lingua del testo di input, puoi utilizzare prima l'API di identificazione della lingua. (ma assicurati di avere non conservare sul dispositivo troppi modelli linguistici contemporaneamente.

2. Assicurati che il modello di traduzione richiesto sia stato scaricato sul dispositivo. Non chiamare translate(_:completion:) finché non hai la certezza che il modello è disponibile.

   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.
   }];
   

   I modelli linguistici hanno una dimensione di circa 30 MB, quindi cerca di non scaricarli inutilmente e scaricarle solo tramite Wi-Fi, a meno che l'utente non abbia specificato diversamente. Devi anche eliminare i modelli non necessari. Consulta Gestire in modo esplicito i modelli di traduzione.

3. Dopo aver confermato che il modello è stato scaricato, passa una stringa di testo lingua di origine su 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 traduce il testo nella lingua di destinazione che hai configurato passa il testo tradotto al gestore del completamento.

Gestisci in modo esplicito i modelli di traduzione

Quando utilizzi l'API di traduzione come descritto in precedenza, ML Kit esegue automaticamente scarica sul dispositivo modelli di traduzione specifici per lingua, se necessario. Tu gestire in modo esplicito i modelli di traduzione che vuoi rendere disponibili tramite l'API di gestione del modello di traduzione di ML Kit. Può essere È utile se vuoi scaricare i modelli in anticipo o eliminare quelli non necessari dal dispositivo.

Per recuperare i modelli di traduzione memorizzati sul dispositivo:

let localModels = ModelManager.modelManager().downloadedTranslateModels

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

Per eliminare un modello:

// 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.
                                           }];

Per scaricare un modello:

// 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];
 }];