Conception et mise en œuvre d'un système de traduction en ligne performant basé sur Swoole

Ces dernières années, avec la poursuite de la mondialisation et le développement rapide de l’intelligence artificielle, les systèmes de traduction sont devenus un outil indispensable. Les systèmes de traduction en ligne traditionnels sont sujets à des goulots d'étranglement et à des retards dus à une concurrence élevée et au traitement du Big Data. Afin d'améliorer la qualité et la rapidité de la traduction en ligne, cet article construit un système de traduction en ligne hautes performances basé sur le framework Swoole. Cet article présentera la conception et la mise en œuvre de ce système.

1. Contexte

Avec la popularisation d'Internet et l'accélération de la mondialisation, de plus en plus de personnes ont besoin de communiquer dans plusieurs langues. La vulgarisation des systèmes de traduction a largement atténué ce problème et satisfait les besoins d'échange d'informations des gens. Cependant, un grand nombre d'utilisateurs et des données massives poseront aux systèmes de traduction traditionnels de nombreux problèmes, tels que des goulots d'étranglement en termes de performances, des retards, la stabilité du système, etc. Nous devons donc créer un système de traduction en ligne performant.

2. Conception du système

1. Architecture globale

Ce système utilise Swoole comme cadre de communication réseau pour atteindre des niveaux élevés services de traduction simultanés, à haute efficacité et hautes performances. Le cadre spécifique est présenté dans la figure 1.

Figure 1 Schéma d'architecture globale

Le système de traduction traditionnel adopte l'architecture LAMP qui est facile à utiliser, facile à étendre et facile à gérer Cependant, avec le nombre de. utilisateurs, trafic et demandes simultanées. Avec l'augmentation, les performances de cette architecture seront goulots d'étranglement, entraînant des problèmes tels que la latence. Par conséquent, nous utilisons le framework Swoole pour remplacer l'architecture LAMP afin de mettre en œuvre des services de traduction hautes performances. Le framework Swoole est un framework de communication réseau asynchrone et efficace. Par rapport au framework IO synchrone traditionnel, un seul processus peut prendre en charge plus de requêtes. Selon les résultats expérimentaux, le framework Swoole peut augmenter le débit près de 100 fois par rapport aux frameworks io synchrones traditionnels lors du traitement de requêtes HTTP équivalentes.

2. Mise en œuvre détaillée

(1) Demande du client

Le contenu demandé par le client est principalement un message à être traduit du texte. Une fois la demande envoyée au serveur via HTTP POST, le serveur analyse la demande, obtient le texte à traduire, vérifie et prétraite le texte.

(2) Prétraitement PNL

Dans le texte demandé par le client, il existe des contenus de texte non standard, et les méthodes et habitudes d'expression existent également entre différentes langues. ce qu'on appelle la « barrière de la langue ». Afin d'améliorer la précision de la traduction et la cohérence linguistique, le texte à traduire doit être prétraité par NLP (Natural Language Processing). Le prétraitement NLP comprend principalement les opérations suivantes :

Clause Clause #🎜 🎜##🎜 🎜#Effectuer un traitement de segmentation de mots pour chaque phrase#🎜 🎜##🎜 🎜# (3) Identification de la langueLe système de traduction doit d'abord distinguer à quelle langue appartient le texte à traduire afin de mieux le traduire. Nous avons utilisé la bibliothèque API Google Translate pour détecter le type de langue d'entrée. Transmettez le texte à GoogleAPI et analysez son message de réponse pour identifier le type de langue du texte saisi. (4) Appelez le service de traduction Après avoir terminé le prétraitement PNL et la reconnaissance linguistique ci-dessus, vous devez appeler le service de traduction pour la traduction. Nous avons utilisé le service API de traduction en ligne Youdao pour demander et envoyer le texte prétraité, utiliser le résultat renvoyé comme résultat de la traduction et le renvoyer au client. (5) Renvoyer le résultat Une fois que le service de traduction aura traité la demande et renvoyé le résultat, le serveur encapsulera le résultat dans une réponse HTTP et le renverra au client. 3. Optimisation des performances

Diviser le texte en plusieurs phrases
Étiquetage de partie du discours	Effectuer un étiquetage de partie du discours pour chaque mot pour conversion linguistique Fournir des
Reconnaissance d'entité	Identifier les informations clés dans les phrases, telles que l'heure, le lieu, etc.

Préchauffage

Le framework Swoole a besoin d'un certain temps après le démarrage du service . Échauffez-vous pour vous assurer que le service est suffisamment opérationnel pour accepter les demandes. Le préchauffage comprend principalement les trois aspects suivants :

Chargement du code

Charger tout le code requis pour le système de traduction

Connexion de données# 🎜🎜#

Établir une connexion avec la base de données ou le cache

Optimiseur de compilation

Charger l'optimiseur de compilation de code du framework Swoole # 🎜🎜#

2. Process Control

Le framework Swoole est un framework de communication réseau asynchrone à thread unique qui peut prendre en charge des connexions simultanées élevées à l'aide d'un seul processus. Afin de mieux utiliser le CPU et la mémoire, il est essentiel de contrôler le nombre de processus. Nous avons adopté le mécanisme de gestion des processus du framework Swoole pour répondre aux besoins des requêtes du serveur en contrôlant le nombre de processus.

3. Cache pool sous multi-processus

Afin de réduire le délai de réponse du service de traduction et de réduire le temps de réponse du service, nous adoptons un mécanisme de mise en cache. Afin d'utiliser pleinement les capacités de traitement simultané du processeur, nous utilisons des pools de cache sous plusieurs processus, améliorons l'efficacité de l'utilisation du cache et réduisons le temps d'inactivité du processeur en contrôlant le nombre disponible et le délai d'expiration du pool de cache.

IV. Conclusion

Cet article a construit un système de traduction en ligne hautes performances basé sur le framework Swoole et a obtenu de bons résultats. Le système adopte des étapes telles que le prétraitement NLP, la reconnaissance linguistique et les services de traduction d'appel. Avec le support de Swoole, il fournit un service de traduction hautement simultané et efficace avec de nombreux avantages tels que les tests de résistance et la tolérance aux pannes. À l'avenir, nous continuerons à optimiser le système, à améliorer l'expérience utilisateur et les performances du système, et à essayer d'élargir la portée commerciale du service pour répondre aux besoins d'un plus grand nombre d'utilisateurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!