الترجمة ومعالجة اللغة الطبيعية باستخدام ChatGPT

مقدمة

توفّر واجهة ChatGPT البرمجية (API) إمكانات متقدمة للترجمة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). في هذا الدرس سنستكشف كيفية استخدام هذه الميزات لإنشاء تطبيقات للترجمة وتحليل النصوص.

الميزات الرئيسية

1. الترجمة

   • الترجمة بين اللغات
   • الترجمة السياقية
   • ترجمة المستندات

2. معالجة اللغة الطبيعية

   • تحليل المشاعر
   • استخراج الكيانات
   • تصنيف النصوص
   • تلخيص النصوص

التنفيذ

1. خدمة الترجمة

import openai
from typing import List, Dict, Optional

class TranslationService:
    def __init__(self, api_key: str):
        openai.api_key = api_key
        
    def translate_text(
        self, 
        text: str, 
        target_language: str, 
        source_language: Optional[str] = None,
        context: Optional[str] = None
    ) -> str:
        """
        Traduit un texte vers la langue cible
        """
        prompt = f"""
        Traduisez le texte suivant en {target_language}
        {f' depuis {source_language}' if source_language else ''}
        
        {f'Contexte: {context}' if context else ''}
        
        Texte à traduire:
        {text}
        
        Instructions:
        1. Conservez le style et le ton du texte original
        2. Adaptez les expressions idiomatiques
        3. Respectez la ponctuation et la mise en forme
        """
        
        try:
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model="gpt-3.5-turbo",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "Vous êtes un expert en traduction."},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                temperature=0.3
            )
            
            return response.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            print(f"Erreur lors de la traduction: {str(e)}")
            return None
            
    def translate_batch(
        self, 
        texts: List[str], 
        target_language: str,
        source_language: Optional[str] = None
    ) -> List[Dict[str, str]]:
        """
        Traduit un lot de textes
        """
        results = []
        
        for text in texts:
            translation = self.translate_text(text, target_language, source_language)
            results.append({
                'original': text,
                'translated': translation
            })
            
        return results