本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # 使用 AWS SDKs 的 Amazon Translate 案例 下列程式碼範例示範如何在 Amazon Translate AWS SDKs 中實作常見案例。這些案例示範如何呼叫 Amazon Translate 中的多個函數，或與其他 AWS 服務結合，藉以完成特定任務。每個案例均包含完整原始碼的連結，您可在連結中找到如何設定和執行程式碼的相關指示。 案例的目標是獲得中等水平的經驗，協助您了解內容中的服務動作。 **Topics** + [建置 Amazon Transcribe 串流應用程式](example_cross_TranscriptionStreamingApp_section.md) + [建置 Amazon Lex 聊天機器人](example_cross_LexChatbotLanguages_section.md) + [建置 Amazon SNS 應用程式](example_cross_SnsPublishSubscription_section.md) + [建立應用程式以分析客戶意見回饋](example_cross_FSA_section.md) + [開始執行翻譯任務](example_translate_Scenario_GettingStarted_section.md) # 建置 Amazon Transcribe 串流應用程式 下面的程式碼範例說明如何建置可即時記錄、轉錄和翻譯直播音訊並透過電子郵件傳送結果的應用程式。 ------ #### [ JavaScript ] **適用於 JavaScript (v3) 的 SDK** 說明如何使用 Amazon Transcribe 建置應用程式，該應用程式可即時記錄、轉錄和翻譯直播音訊，並可使用 Amazon Simple Email Service (Amazon SES) 透過電子郵件傳送結果。 如需完整的原始碼和如何設定及執行的指示，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/cross-services/transcribe-streaming-app) 上的完整範例。 **此範例中使用的服務** + Amazon Comprehend + Amazon SES + Amazon Transcribe + Amazon Translate ------ 如需 AWS SDK 開發人員指南和程式碼範例的完整清單，請參閱 [搭配 AWS SDK 使用此服務](sdk-general-information-section.md)。此主題也包含有關入門的資訊和舊版 SDK 的詳細資訊。 # 建立 Amazon Lex 聊天機器人與網站訪客互動 下列程式碼範例示範如何建立聊天機器人，與網站訪客互動。 ------ #### [ Java ] **適用於 Java 2.x 的 SDK ** 示範如何使用 Amazon Lex API 在 Web 應用程式中建立 Chatbot，與網站訪客的互動。 如需完整的原始碼和如何設定及執行的指示，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_lex_chatbot) 上的完整範例。 **此範例中使用的服務** + Amazon Comprehend + Amazon Lex + Amazon Translate ------ #### [ JavaScript ] **適用於 JavaScript (v3) 的 SDK** 示範如何使用 Amazon Lex API 在 Web 應用程式中建立 Chatbot，與網站訪客的互動。 如需完整的原始程式碼和如何設定和執行的指示，請參閱 適用於 JavaScript 的 AWS SDK 開發人員指南中的[建置 Amazon Lex 聊天機器人](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v3/developer-guide/lex-bot-example.html)的完整範例。 **此範例中使用的服務** + Amazon Comprehend + Amazon Lex + Amazon Translate ------ 如需 AWS SDK 開發人員指南和程式碼範例的完整清單，請參閱 [搭配 AWS SDK 使用此服務](sdk-general-information-section.md)。此主題也包含有關入門的資訊和舊版 SDK 的詳細資訊。 # 建置可轉譯訊息的發佈和訂閱應用程式 以下程式碼範例示範如何建立具有訂閱和發布功能並且可轉譯訊息的應用程式。 ------ #### [ .NET ] **適用於 .NET 的 SDK** 示範如何使用 Amazon Simple Notification Service .NET API 來建立具有訂閱和發布功能的 Web 應用程式。此外，此範例應用程式也會轉譯訊息。 如需完整的原始碼和如何設定及執行的指示，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/cross-service/SubscribePublishTranslate) 上的完整範例。 **此範例中使用的服務** + Amazon SNS + Amazon Translate ------ #### [ Java ] **適用於 Java 2.x 的 SDK** 示範如何使用 Amazon Simple Notification Service Java API 來建立具有訂閱和發布功能的 Web 應用程式。此外，此範例應用程式也會轉譯訊息。 如需完整的原始碼和如何設定及執行的指示，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_sns_sample_app) 上的完整範例。 如需完整的原始碼和如何設定及執行使用 Java Async API 之範例的指示，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_sns_async) 上的完整範例。 **此範例中使用的服務** + Amazon SNS + Amazon Translate ------ #### [ Kotlin ] **SDK for Kotlin** 示範如何使用 Amazon SNS Kotlin API 來建立具有訂閱和發布功能的應用程式。此外，此範例應用程式也會轉譯訊息。 如需完整的原始碼和如何建立 Web 應用程式的指示，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/usecases/subpub_app) 上的完整範例。 如需完整的原始碼和如何建立原生 Android 應用程式的指示，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/usecases/subpub_app_android) 上的完整範例。 **此範例中使用的服務** + Amazon SNS + Amazon Translate ------ 如需 AWS SDK 開發人員指南和程式碼範例的完整清單，請參閱 [搭配 AWS SDK 使用此服務](sdk-general-information-section.md)。此主題也包含有關入門的資訊和舊版 SDK 的詳細資訊。 # 建立可分析客戶意見回饋並合成音訊的應用程式 下列程式碼範例示範如何建立應用程式，以分析客戶評論卡、從其原始語言進行翻譯、判斷對方情緒，以及透過翻譯後的文字產生音訊檔案。 ------ #### [ .NET ] **適用於 .NET 的 SDK** 此範例應用程式會分析和存儲客戶的意見回饋卡。具體來說，它滿足了紐約市一家虛構飯店的需求。飯店以實體評論卡的形式收到賓客以各種語言撰寫的意見回饋。這些意見回饋透過 Web 用戶端上傳至應用程式。評論卡的影像上傳後，系統會執行下列步驟： + 文字內容是使用 Amazon Textract 從影像中擷取。 + Amazon Comprehend 會決定擷取文字及其用語的情感。 + 擷取的文字內容會使用 Amazon Translate 翻譯成英文。 + Amazon Polly 會使用擷取的文字內容合成音訊檔案。 完整的應用程式可透過  AWS CDK 部署。如需原始程式碼和部署的說明，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/cross-service/FeedbackSentimentAnalyzer) 中的專案。 **此範例中使用的服務** + Amazon Comprehend + Lambda + Amazon Polly + Amazon Textract + Amazon Translate ------ #### [ Java ] **適用於 Java 2.x 的 SDK** 此範例應用程式會分析和存儲客戶的意見回饋卡。具體來說，它滿足了紐約市一家虛構飯店的需求。飯店以實體評論卡的形式收到賓客以各種語言撰寫的意見回饋。這些意見回饋透過 Web 用戶端上傳至應用程式。評論卡的影像上傳後，系統會執行下列步驟： + 文字內容是使用 Amazon Textract 從影像中擷取。 + Amazon Comprehend 會決定擷取文字及其用語的情感。 + 擷取的文字內容會使用 Amazon Translate 翻譯成英文。 + Amazon Polly 會使用擷取的文字內容合成音訊檔案。 完整的應用程式可透過  AWS CDK 部署。如需原始程式碼和部署的說明，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_fsa_app) 中的專案。 **此範例中使用的服務** + Amazon Comprehend + Lambda + Amazon Polly + Amazon Textract + Amazon Translate ------ #### [ JavaScript ] **適用於 JavaScript (v3) 的 SDK** 此範例應用程式會分析和存儲客戶的意見回饋卡。具體來說，它滿足了紐約市一家虛構飯店的需求。飯店以實體評論卡的形式收到賓客以各種語言撰寫的意見回饋。這些意見回饋透過 Web 用戶端上傳至應用程式。評論卡的影像上傳後，系統會執行下列步驟： + 文字內容是使用 Amazon Textract 從影像中擷取。 + Amazon Comprehend 會決定擷取文字及其用語的情感。 + 擷取的文字內容會使用 Amazon Translate 翻譯成英文。 + Amazon Polly 會使用擷取的文字內容合成音訊檔案。 完整的應用程式可透過  AWS CDK 部署。如需原始程式碼和部署的說明，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/cross-services/feedback-sentiment-analyzer) 中的專案。以下摘錄顯示如何在 Lambda 函數內 適用於 JavaScript 的 AWS SDK 使用 。 ``` import { ComprehendClient, DetectDominantLanguageCommand, DetectSentimentCommand, } from "@aws-sdk/client-comprehend"; /** * Determine the language and sentiment of the extracted text. * * @param {{ source_text: string}} extractTextOutput */ export const handler = async (extractTextOutput) => { const comprehendClient = new ComprehendClient({}); const detectDominantLanguageCommand = new DetectDominantLanguageCommand({ Text: extractTextOutput.source_text, }); // The source language is required for sentiment analysis and // translation in the next step. const { Languages } = await comprehendClient.send( detectDominantLanguageCommand, ); const languageCode = Languages[0].LanguageCode; const detectSentimentCommand = new DetectSentimentCommand({ Text: extractTextOutput.source_text, LanguageCode: languageCode, }); const { Sentiment } = await comprehendClient.send(detectSentimentCommand); return { sentiment: Sentiment, language_code: languageCode, }; }; ``` ``` import { DetectDocumentTextCommand, TextractClient, } from "@aws-sdk/client-textract"; /** * Fetch the S3 object from the event and analyze it using Amazon Textract. * * @param {import("@types/aws-lambda").EventBridgeEvent<"Object Created">} eventBridgeS3Event */ export const handler = async (eventBridgeS3Event) => { const textractClient = new TextractClient(); const detectDocumentTextCommand = new DetectDocumentTextCommand({ Document: { S3Object: { Bucket: eventBridgeS3Event.bucket, Name: eventBridgeS3Event.object, }, }, }); // Textract returns a list of blocks. A block can be a line, a page, word, etc. // Each block also contains geometry of the detected text. // For more information on the Block type, see https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/API_Block.html. const { Blocks } = await textractClient.send(detectDocumentTextCommand); // For the purpose of this example, we are only interested in words. const extractedWords = Blocks.filter((b) => b.BlockType === "WORD").map( (b) => b.Text, ); return extractedWords.join(" "); }; ``` ``` import { PollyClient, SynthesizeSpeechCommand } from "@aws-sdk/client-polly"; import { S3Client } from "@aws-sdk/client-s3"; import { Upload } from "@aws-sdk/lib-storage"; /** * Synthesize an audio file from text. * * @param {{ bucket: string, translated_text: string, object: string}} sourceDestinationConfig */ export const handler = async (sourceDestinationConfig) => { const pollyClient = new PollyClient({}); const synthesizeSpeechCommand = new SynthesizeSpeechCommand({ Engine: "neural", Text: sourceDestinationConfig.translated_text, VoiceId: "Ruth", OutputFormat: "mp3", }); const { AudioStream } = await pollyClient.send(synthesizeSpeechCommand); const audioKey = `${sourceDestinationConfig.object}.mp3`; // Store the audio file in S3. const s3Client = new S3Client(); const upload = new Upload({ client: s3Client, params: { Bucket: sourceDestinationConfig.bucket, Key: audioKey, Body: AudioStream, ContentType: "audio/mp3", }, }); await upload.done(); return audioKey; }; ``` ``` import { TranslateClient, TranslateTextCommand, } from "@aws-sdk/client-translate"; /** * Translate the extracted text to English. * * @param {{ extracted_text: string, source_language_code: string}} textAndSourceLanguage */ export const handler = async (textAndSourceLanguage) => { const translateClient = new TranslateClient({}); const translateCommand = new TranslateTextCommand({ SourceLanguageCode: textAndSourceLanguage.source_language_code, TargetLanguageCode: "en", Text: textAndSourceLanguage.extracted_text, }); const { TranslatedText } = await translateClient.send(translateCommand); return { translated_text: TranslatedText }; }; ``` **此範例中使用的服務** + Amazon Comprehend + Lambda + Amazon Polly + Amazon Textract + Amazon Translate ------ #### [ Ruby ] **SDK for Ruby** 此範例應用程式會分析和存儲客戶的意見回饋卡。具體來說，它滿足了紐約市一家虛構飯店的需求。飯店以實體評論卡的形式收到賓客以各種語言撰寫的意見回饋。這些意見回饋透過 Web 用戶端上傳至應用程式。評論卡的影像上傳後，系統會執行下列步驟： + 文字內容是使用 Amazon Textract 從影像中擷取。 + Amazon Comprehend 會決定擷取文字及其用語的情感。 + 擷取的文字內容會使用 Amazon Translate 翻譯成英文。 + Amazon Polly 會使用擷取的文字內容合成音訊檔案。 完整的應用程式可透過  AWS CDK 部署。如需原始程式碼和部署的說明，請參閱 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/ruby/cross_service_examples/feedback_sentiment_analyzer) 中的專案。 **此範例中使用的服務** + Amazon Comprehend + Lambda + Amazon Polly + Amazon Textract + Amazon Translate ------ 如需 AWS SDK 開發人員指南和程式碼範例的完整清單，請參閱 [搭配 AWS SDK 使用此服務](sdk-general-information-section.md)。此主題也包含有關入門的資訊和舊版 SDK 的詳細資訊。 # 使用 AWS SDK 開始使用 Amazon Translate 任務 以下程式碼範例顯示做法： + 啟動非同步批次翻譯任務。 + 等候非同步任務完成。 + 描述非同步任務。 ------ #### [ SAP ABAP ] **適用於 SAP ABAP 的開發套件** GitHub 上提供更多範例。尋找完整範例，並了解如何在 [AWS 程式碼範例儲存庫](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/xl8#code-examples)中設定和執行。 ``` DATA lo_inputdataconfig TYPE REF TO /aws1/cl_xl8inputdataconfig. DATA lo_outputdataconfig TYPE REF TO /aws1/cl_xl8outputdataconfig. DATA lt_targetlanguagecodes TYPE /aws1/cl_xl8tgtlanguagecodes00=>tt_targetlanguagecodestrlist. DATA lo_targetlanguagecodes TYPE REF TO /aws1/cl_xl8tgtlanguagecodes00. "Create an ABAP object for the input data config." lo_inputdataconfig = NEW #( iv_s3uri = iv_input_data_s3uri iv_contenttype = iv_input_data_contenttype ). "Create an ABAP object for the output data config." lo_outputdataconfig = NEW #( iv_s3uri = iv_output_data_s3uri ). "Create an internal table for target languages." lo_targetlanguagecodes = NEW #( iv_value = iv_targetlanguagecode ). INSERT lo_targetlanguagecodes INTO TABLE lt_targetlanguagecodes. TRY. DATA(lo_translationjob_result) = lo_xl8->starttexttranslationjob( io_inputdataconfig = lo_inputdataconfig io_outputdataconfig = lo_outputdataconfig it_targetlanguagecodes = lt_targetlanguagecodes iv_dataaccessrolearn = iv_dataaccessrolearn iv_jobname = iv_jobname iv_sourcelanguagecode = iv_sourcelanguagecode ). MESSAGE 'Translation job started.' TYPE 'I'. CATCH /aws1/cx_xl8internalserverex. MESSAGE 'An internal server error occurred. Retry your request.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_xl8invparamvalueex. MESSAGE 'The value of the parameter is not valid.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_xl8invalidrequestex. MESSAGE 'The request that you made is not valid.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_xl8resourcenotfoundex. MESSAGE 'The resource you are looking for has not been found.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_xl8toomanyrequestsex. MESSAGE 'You have made too many requests within a short period of time. ' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_xl8unsuppedlanguage00. MESSAGE 'Amazon Translate does not support translation from the language of the source text into the requested target language.' TYPE 'E'. ENDTRY. "Get the job ID." DATA(lv_jobid) = lo_translationjob_result->get_jobid( ). "Wait for translate job to complete." DATA(lo_des_translation_result) = lo_xl8->describetexttranslationjob( iv_jobid = lv_jobid ). WHILE lo_des_translation_result->get_textxlationjobproperties( )->get_jobstatus( ) <> 'COMPLETED'. IF sy-index = 30. EXIT. "Maximum 900 seconds." ENDIF. WAIT UP TO 30 SECONDS. lo_des_translation_result = lo_xl8->describetexttranslationjob( iv_jobid = lv_jobid ). ENDWHILE. TRY. oo_result = lo_xl8->describetexttranslationjob( "oo_result is returned for testing purposes." iv_jobid = lv_jobid ). MESSAGE 'Job description retrieved.' TYPE 'I'. CATCH /aws1/cx_xl8internalserverex. MESSAGE 'An internal server error occurred. Retry your request.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_xl8resourcenotfoundex. MESSAGE 'The resource you are looking for has not been found.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_xl8toomanyrequestsex. MESSAGE 'You have made too many requests within a short period of time.' TYPE 'E'. ENDTRY. ``` + 如需 API 詳細資訊，請參閱《*適用於 SAP ABAP 的AWS SDK API 參考*》中的下列主題。 + [DescribeTextTranslationJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) + [StartTextTranslationJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) ------ 如需 AWS SDK 開發人員指南和程式碼範例的完整清單，請參閱 [搭配 AWS SDK 使用此服務](sdk-general-information-section.md)。此主題也包含有關入門的資訊和舊版 SDK 的詳細資訊。