이 기사에서는 파일 번역인 DeepL Translation API를 사용하는 방법의 두 번째 부분을 소개합니다. (첫 번째 기사는 여기를 클릭하십시오) * Python 및 Linux에 대한 기본 지식을 전제로 합니다. 텍스트 파일 번역하기 이제 워밍업을 마쳤으니 파일 번역을 해보겠습니다. 이를 위해서는 세 가지 API 호출의 조합이 필요합니다. 적절한 일본어로 test.txt 텍스트 파일을 준비합니다.

이 기사에서는 Part 1과 Part 2에서 DeepL Translate API를 사용하는 방법을 소개하고 문자열 변환과 파일 변환을 소개합니다. * Python 및 Linux에 대한 기본 지식이 있다고 가정합니다. 원본 설명서도 참조하십시오. https://www.deepl.com/en/docs-api Python은 3.9를 사용하고 있습니다. API 사양은 2022년 7월 현재 최신 버전입니다. 이 점에 유의하시기 바랍니다. 아프...

다카덴샤 개발 사무소 「kode-AI Translation Cloud API」의 블로그에 대해 담당자 인터뷰를 실시합니다! 이 기사는 이전 기사의 두 번째 부분입니다. ~블로그 1부는 여기를 클릭하세요~ 목차(2부) 3. 평가 결과 ~ BLEU 값이란 무엇입니까? ~ 4.논의     3. 평가 결과 ~ BLEU 값은 얼마입니까? ~   사타케 : 10,000 개의 데이터의 기계 학습 전후, 기계 학습을 직접 수행하지 않은 또 다른 1,000 개의 데이터 ...

목차 (1부) 1. Neural Engine Machine Learning이란 무엇입니까? 2. 머신러닝 결과 평가 절차 소개 여러분 안녕하세요! 오랜만입니다 (;^ω^) 코덴샤 개발 사무소 블로그. 이 블로그에서는 영업을 담당하는 사타케 씨가 개발자를 인터뷰하고 다양한 개발 상황이나 제품 정보를 대화 형식으로 소개합니다.   오늘 인터뷰에 응해 주신 분입니다! 이름은 시바타 씨이며, 현재 중국어, 한국어, 러시아어를 공부하고 있습니다. (이전...

분야별 NMT 엔진의 성능 검증 현장별 신경 기계 번역 엔진을 만들었습니다 - 실제로 데이터 수집 및 성능 검증에 중점을 두고 IT 분야(1부)에서 수집된 중국어-일본어 이중 언어 데이터를 사용하여 현장별 일본어-일본어 및 중국어-일본 NMT 엔진의 프로토타입을 제작했습니다. 번역 엔진의 모델을 만들기 위해 OpenNMT라는 도구를 사용했습니다. 그런 다음 실제로 테스트 문장 (IT 분야)을 번역하고 IT 분야에서 NMT를 실시합니다 ...