22 KiB
ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ
ਸਕੈਚਨੋਟ ਨਿਤਿਆ ਨਰਸਿੰਹਨ ਦੁਆਰਾ। ਵੱਡੇ ਵਰਜਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ।
ਇਹ ਵੀਡੀਓ Azure ਬੋਲਣ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਝਲਕ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੋਲਣ ਤੋਂ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਲਿਖਤ ਤੋਂ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਿਛਲੇ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਬੋਲਣ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:
🎥 ਉਪਰੋਕਤ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰਕੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖੋ
ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਵਿਜ਼
ਪਰਿਚਯ
ਪਿਛਲੇ 3 ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਬੋਲਣ ਨੂੰ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ, ਅਤੇ ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ - ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਤੋਂ ਫਰਾਂਸੀਸੀ।
ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਲਿਖਤ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਰਟ ਟਾਈਮਰ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਸਕੇ।
ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ:
- ਲਿਖਤ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ
- ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾਵਾਂ
- ਅਨੁਵਾਦਕ ਸਰੋਤ ਬਣਾਓ
- ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਨਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ
- AI ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਿਖਤ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ
🗑 ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਆਖਰੀ ਪਾਠ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਪਾਠ ਅਤੇ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਪਣੇ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਨਾ ਭੁੱਲੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ, ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਗਾਈਡ ਨੂੰ ਵੇਖੋ।
ਲਿਖਤ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ
ਲਿਖਤ ਅਨੁਵਾਦ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਪਿਛਲੇ 70 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੁਣ AI ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦਕਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੋਣ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ।
💁 ਇਸ ਦੇ ਮੂਲ 9ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਅਰਬੀ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਰ ਅਲ-ਕਿੰਦੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨੇ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ।
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ
ਲਿਖਤ ਅਨੁਵਾਦ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ (MT) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋੜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। MT ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦ-ਵਰ-ਸ਼ਬਦ ਅਨੁਵਾਦ ਦਾ ਕੋਈ ਅਰਥ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ, ਤਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੇ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਚੁਣਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
🎓 ਜਦੋਂ ਅਨੁਵਾਦਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋੜੇ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋੜਿਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਪੂਰੇ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਅਨੁਵਾਦਕ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਤੋਂ ਸਪੇਨੀਸ਼ ਦੇ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋੜੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਪੇਨੀਸ਼ ਤੋਂ ਇਟਾਲੀਅਨ ਦੇ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋੜੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਤੋਂ ਇਟਾਲੀਅਨ ਦਾ ਨਹੀਂ।
ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, "Hello world" ਨੂੰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਤੋਂ ਫਰਾਂਸੀਸੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ "Bonjour" ਨੂੰ "Hello" ਲਈ ਅਤੇ "le monde" ਨੂੰ "world" ਲਈ ਬਦਲਣ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ "Bonjour le monde" ਦਾ ਸਹੀ ਅਨੁਵਾਦ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਇੱਕੋ ਗੱਲ ਕਹਿਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਬਦਲਾਅ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਾਕ "My name is Jim" ਨੂੰ ਫਰਾਂਸੀਸੀ ਵਿੱਚ "Je m'appelle Jim" ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ "I call myself Jim"। "Je" ਫਰਾਂਸੀਸੀ ਵਿੱਚ "I" ਹੈ, "moi" "me" ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਵਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ "m'" ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। "appelle" "to call" ਹੈ, ਅਤੇ "Jim" ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਨਾਮ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲਾ ਸ਼ਬਦ। ਸ਼ਬਦ ਕ੍ਰਮ ਵੀ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - "Je m'appelle Jim" ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਬਦਲਾਅ "I myself call Jim" ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦ ਕ੍ਰਮ ਨਾਲ ਹੈ।
💁 ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ ਕਦੇ ਵੀ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ - ਮੇਰਾ ਨਾਮ Jim ਹੈ ਚਾਹੇ ਮੈਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਪਰਿਚਯ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ। ਜਦੋਂ ਅਨੁਵਾਦ ਅਜਿਹੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਣਮਾਲਾ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਧੁਨੀਆਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅੱਖਰ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲਿਪੀਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਅੱਖਰ ਜਾਂ ਅੱਖਰ ਚੁਣਨਾ ਜੋ ਦਿੱਤੇ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਸਮਾਨ ਧੁਨੀ ਦੇਣ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਨਿਊਰਲ ਅਨੁਵਾਦ
ਨਿਊਰਲ ਅਨੁਵਾਦ AI ਦੀ ਤਾਕਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰੇ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਤਰਬੀਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੈੱਬ ਪੰਨੇ, ਕਿਤਾਬਾਂ ਅਤੇ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਸ਼ਟਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼।
ਨਿਊਰਲ ਅਨੁਵਾਦ ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਛੋਟੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਮੁਹਾਵਰਿਆਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਆਧੁਨਿਕ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਜੋ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਂਖਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਅਨੁਵਾਦ।
ਕੋਈ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋੜੇ ਲਈ 1:1 ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਨੁਵਾਦ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤਰਬੀਤ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਨੁਵਾਦ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਰੂਪ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ - ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰਾ ਵਾਕ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
✅ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਨਲਾਈਨ ਅਨੁਵਾਦਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Bing Translate, Google Translate, ਜਾਂ Apple ਅਨੁਵਾਦ ਐਪ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। ਕੁਝ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਅਨੁਵਾਦਿਤ ਵਰਜਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ।
ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾਵਾਂ
ਤੁਹਾਡੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਬੋਲਣ ਅਤੇ ਲਿਖਤ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
Cognitive services Speech service
ਪਿਛਲੇ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਜੋ Speech service ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਸ ਵਿੱਚ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਅਨੁਵਾਦ ਸਮਰਥਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬੋਲਣ ਦੀ ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਉਸੇ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਸਗੋਂ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮੰਗ ਸਕਦੇ ਹੋ।
💁 ਇਹ ਸਿਰਫ਼ Speech SDK ਤੋਂ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, REST API ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਬਣੇ ਹੋਏ ਨਹੀਂ ਹਨ।
Cognitive services Translator service
Translator service ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਟਾਰਗਟ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਤ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਕਈ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸ਼ਲੀਲਤਾ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣਾ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਵਾਕ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਸ਼ਬਦ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਾਣਿਆ-ਪਛਾਣਿਆ ਅਨੁਵਾਦ।
ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜਦੋਂ "I have a Raspberry Pi" ਵਾਕ, ਜੋ ਕਿ ਸਿੰਗਲ-ਬੋਰਡ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਫਰਾਂਸੀਸੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ "Raspberry Pi" ਨਾਮ ਨੂੰ ਜਿਵੇਂ ਦਾ ਤਿਵੇਂ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ "J’ai un Raspberry Pi" ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਬਜਾਏ "J’ai une pi aux framboises" ਦੇ।
ਅਨੁਵਾਦਕ ਸਰੋਤ ਬਣਾਓ
ਇਸ ਪਾਠ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ Translator ਸਰੋਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਤੁਸੀਂ REST API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਿਖਤ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋਗੇ।
ਕੰਮ - ਅਨੁਵਾਦਕ ਸਰੋਤ ਬਣਾਓ
-
ਆਪਣੇ ਟਰਮੀਨਲ ਜਾਂ ਕਮਾਂਡ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਤੋਂ, ਆਪਣੇ
smart-timerਸਰੋਤ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਇੱਕ Translator ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਮਾਂਡ ਚਲਾਓ।az cognitiveservices account create --name smart-timer-translator \ --resource-group smart-timer \ --kind TextTranslation \ --sku F0 \ --yes \ --location <location><location>ਨੂੰ ਉਸ ਸਥਾਨ ਨਾਲ ਬਦਲੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ Resource Group ਬਣਾਉਣ ਸਮੇਂ ਵਰਤਿਆ ਸੀ। -
Translator ਸੇਵਾ ਲਈ ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ:
az cognitiveservices account keys list --name smart-timer-translator \ --resource-group smart-timer \ --output tableਕੁੰਜੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੀ ਕਾਪੀ ਲਵੋ।
ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਨਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ
ਇਕ ਆਦਰਸ਼ ਜਗਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੀ ਪੂਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਿੰਨੀ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਸਮਝ ਸਕੇ, ਉਹ ਸਮਝਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਬੋਲਣ ਨੂੰ ਸੁਣਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ, ਅਤੇ ਬੋਲਣ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੱਕ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਡਿਲਿਵਰੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਟਾਈਮਰ ਬਣਾਉਣ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਨੂੰ ਅੰਤ-ਤੱਕ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬੋਲਣ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬੋਲਣ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਜਪਾਨੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜਪਾਨੀ ਬੋਲਣ ਨੂੰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੋਰ ਨੂੰ ਜਿਵੇਂ ਦਾ ਤਿਵੇਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਜਪਾਨੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਵਾਬ ਬੋਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਪਾਨੀ ਸਮਰਥਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ ਅੰਤ-ਤੱਕ ਜਪਾਨੀ ਸਮਰਥਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
💁 ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਇੱਕੋ ਗੱਲ ਕਹਿਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਅਨੁਵਾਦ ਤੁਹਾਡੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਅਭਿਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾ ਸਕਦਾ।
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਐਪਸ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਉਸ ਸਮੇਂ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਾਇੰਸ ਫਿਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ 'ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਅਨੁਵਾਦਕ' ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਹੜੇ ਡਿਵਾਈਸ ਅਜਿਹੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਤੋਂ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ) ਅ
ਅਸਵੀਕਾਰਨਾ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚਨਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।