1. PAPAGO는?

NAVER CLOUD PLATFORM

👏 Naver에서 지원하는 AI 번역기이며, 자체 기술로 만들어진 AI 기술을 통해서 사용자가 외국어를 읽고, 쓰고, 듣고, 말하는 여러 기능을 도와주는 번역 서비스 입니다.

→ PAPAGO는 API를 통해 해당 번역 서비스를 Developer가 사용할 수 있게 하고 있습니다.

2. 코드 구성

import json
import urllib

def papagoTrans(text:str, src:str, tgt:str) -> str:
		# API를 신청하여 얻은 ID, Secret값을 사용해 API를 사용합니다.
		client_id = ***
		client_secret = ***

    url = "https://openapi.naver.com/v1/papago/n2mt"  # API url
    encText = urllib.parse.quote(text, encoding="utf-8")

    # 데이터 요청
    data = f"source={src}&target={tgt}&text={encText}"
    request = urllib.request.Request(url)

    # PAPAGO API 계정 로그인
    ## papago API Client ID
    request.add_header("X-Naver-Client-Id", client_id )
    ## papago API Client Secret
    request.add_header("X-Naver-Client-Secret",client_secret )

    response = urllib.request.urlopen(request, data=data.encode("utf-8"))
    rescode = response.getcode()

    if (rescode == 200):
        response_body = response.read()
        t_data = json.loads(response_body)
        return t_data['message']['result']['translatedText']
    else:
        print("n2mt Error Code:", rescode)

• 변수 설명
  1. text : 번역을 원하는 원문
  2. src(source) : 번역전 원문의 언어 (ex) ko
  3. tgt(target) : 번역을 원하는 목표 언어 (ex) en
  4. client_id, client_secret : API를 사용하기 위한 KEY값

3. 실행결과

• 다음과 같이 변수를 적용하면 원하는 번역 결과를 확인 할 수 있다.

  text = "심심한 사과의 말씀을 드립니다."
  source = "ko"    # 한국어
  target = "en"    # 영어
  
  translatedText = papagoTrans(text, source, target)
  print(translatedText)    # "I would like to express my deepest apologies."

4. 이후 계획

해당 라이브러리를 사용해 API 서버와 접목해 앱에서 요청시 번역결과를 반환해주는 REST API를 구축하고자 한다.