Design und Implementierung eines leistungsstarken Online-Übersetzungssystems auf Basis von Swoole

Mit dem Streben der Menschen nach Globalisierung und der rasanten Entwicklung künstlicher Intelligenz sind Übersetzungssysteme in den letzten Jahren zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden. Herkömmliche Online-Übersetzungssysteme sind aufgrund der hohen Parallelität und der Verarbeitung großer Datenmengen anfällig für Engpässe und Verzögerungen. Um die Qualität und Geschwindigkeit der Online-Übersetzung zu verbessern, wird in diesem Artikel ein leistungsstarkes Online-Übersetzungssystem basierend auf dem Swoole-Framework erstellt. In diesem Artikel werden das Design und die Implementierung dieses Systems vorgestellt.

1. Hintergrund

Mit der Popularisierung des Internets und der Beschleunigung der Globalisierung müssen immer mehr Menschen sprachübergreifend kommunizieren. Die Popularität von Übersetzungssystemen hat dieses Problem weitgehend gemildert und die Bedürfnisse der Menschen nach Informationsaustausch befriedigt. Eine große Anzahl von Benutzern und große Datenmengen führen jedoch dazu, dass herkömmliche Übersetzungssysteme mit vielen Problemen konfrontiert sind, wie z. B. Leistungsengpässen, Verzögerungen, Systemstabilität usw. Daher müssen wir ein leistungsstarkes Online-Übersetzungssystem aufbauen.

2. Systemdesign

1. Gesamtarchitektur

Dieses System verwendet Swoole als Netzwerkkommunikations-Framework, um hohe Parallelität, hohe Effizienz und leistungsstarke Übersetzungsdienste zu erreichen. Der spezifische Rahmen ist in Abbildung 1 dargestellt.

Abbildung 1 Gesamtarchitekturdiagramm

Das traditionelle Übersetzungssystem verwendet die LAMP-Architektur, die einfach zu verwenden, leicht zu erweitern und leicht zu verwalten ist. Allerdings nimmt die Leistung dieses Systems zu, wenn die Anzahl der Benutzer, der Datenverkehr und die gleichzeitigen Anforderungen zunehmen Architektur wird zu Engpässen führen, beispielsweise zu Verzögerungen. Daher verwenden wir das Swoole-Framework als Ersatz für die LAMP-Architektur, um leistungsstarke Übersetzungsdienste zu implementieren. Das Swoole-Framework ist ein asynchrones und effizientes Netzwerkkommunikations-Framework. Im Vergleich zum herkömmlichen synchronen E/A-Framework kann ein einzelner Prozess mehr Anforderungen unterstützen. Experimentellen Ergebnissen zufolge kann das Swoole-Framework den Durchsatz im Vergleich zu herkömmlichen synchronen IO-Frameworks bei der Verarbeitung gleichwertiger HTTP-Anfragen um fast das Hundertfache steigern.

2. Detaillierte Umsetzung

(1) Kundenwunsch

Der vom Kunden gewünschte Inhalt ist hauptsächlich ein zu übersetzender Text. Nachdem die Anfrage per HTTP POST an den Server gesendet wurde, analysiert der Server die Anfrage, ruft den zu übersetzenden Text ab und prüft und verarbeitet den Text vor.

(2) NLP-Vorverarbeitung

In dem vom Kunden angeforderten Text gibt es nicht standardmäßige Textinhalte und es gibt auch sogenannte „Sprachbarrieren“ in den Ausdrucksmethoden und -gewohnheiten zwischen verschiedenen Sprachen. Um die Genauigkeit der Übersetzung und die Sprachkohärenz zu verbessern, muss der zu übersetzende Text mit NLP (Natural Language Processing) vorverarbeitet werden. Die NLP-Vorverarbeitung umfasst hauptsächlich die folgenden Vorgänge:

Vorgang	Inhalt
Klausel	Zerlegen Sie den Text in mehrere Sätze
Wortsegmentierung	Führen Sie eine Wortsegmentierungsverarbeitung durch jeder Satz
POS-Tagging	Führen Sie für jedes Wort eine Wortart-Tagging durch, um eine Grundlage für die Sprachkonvertierung bereitzustellen
Entitätserkennung	Identifizieren Sie wichtige Informationen in Sätzen, wie Zeit, Ort usw.

(3) Spracherkennung

Das Übersetzungssystem muss zunächst unterscheiden, zu welcher Sprache der zu übersetzende Text gehört, um ihn besser übersetzen zu können. Wir haben die Google Translate API-Bibliothek verwendet, um den Typ der Eingabesprache zu erkennen. Übergeben Sie den Text an die Google API und analysieren Sie die Antwortnachricht, um den Sprachtyp des Eingabetexts zu ermitteln.

(4) Rufen Sie den Übersetzungsdienst an

Nach Abschluss der oben genannten NLP-Vorverarbeitung und Spracherkennung müssen Sie den Übersetzungsdienst zur Übersetzung anrufen. Wir haben den Online-Übersetzungs-API-Dienst von Youdao verwendet, um den vorverarbeiteten Text anzufordern und zu senden, das zurückgegebene Ergebnis als Übersetzungsergebnis zu verwenden und es an den Kunden zurückzusenden.

(5) Geben Sie das Ergebnis zurück

Nachdem der Übersetzungsdienst die Anfrage verarbeitet und das Ergebnis zurückgegeben hat, kapselt der Server das Ergebnis in eine HTTP-Antwort und gibt es an den Client zurück.

3. Leistungsoptimierung

1. Aufwärmen

Nachdem der Dienst gestartet wurde, muss sich das Swoole-Framework für einen bestimmten Zeitraum aufwärmen, um sicherzustellen, dass der Dienst den normalen Betriebszustand zum Annehmen von Anforderungen erreichen kann. Das Vorwärmen umfasst hauptsächlich die folgenden drei Aspekte:

Aspekte	Inhalt
Laden des Codes	Laden des gesamten für das Übersetzungssystem erforderlichen Codes
Datenverbindung	Einrichten einer Datenbank oder Cache Connect
Kompilierungsoptimierer	Laden Sie den eigenen Codekompilierungsoptimierer des Swoole-Frameworks

2. Prozesssteuerung

Swoole-Framework ist ein asynchrones Netzwerkkommunikations-Framework mit einem Thread, das viele gleichzeitige Verbindungen mit einem einzigen Prozess unterstützen kann. Um die CPU und den Speicher besser auszunutzen, ist die Kontrolle der Anzahl der Prozesse unerlässlich. Wir haben den Prozessverwaltungsmechanismus des Swoole-Frameworks übernommen, um die Anforderungen von Serveranfragen durch die Steuerung der Anzahl der Prozesse zu erfüllen.

3. Cache-Pool unter Multiprozess

Um die Antwortverzögerung des Übersetzungsdienstes zu verringern und die Antwortzeit des Dienstes zu verkürzen, führen wir einen Caching-Mechanismus ein. Um die gleichzeitigen Verarbeitungsfunktionen der CPU voll auszunutzen, verwenden wir Cache-Pools unter mehreren Prozessen, verbessern die Effizienz der Cache-Nutzung und reduzieren die CPU-Leerlaufzeit, indem wir die verfügbare Anzahl und Ablaufzeit des Cache-Pools steuern.

IV. Fazit

Dieser Artikel hat ein leistungsstarkes Online-Übersetzungssystem basierend auf dem Swoole-Framework erstellt und gute Ergebnisse erzielt. Das System übernimmt Schritte wie NLP-Vorverarbeitung, Spracherkennung und Anrufübersetzungsdienste. Mit der Unterstützung von Swoole bietet es einen hochgradig gleichzeitigen und effizienten Übersetzungsdienst mit vielen Vorteilen wie Stresstests und Fehlertoleranz. In Zukunft werden wir das System weiter optimieren, das Benutzererlebnis und die Systemleistung verbessern und versuchen, den Geschäftsumfang des Dienstes zu erweitern, um den Anforderungen von mehr Benutzern gerecht zu werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDesign und Implementierung eines leistungsstarken Online-Übersetzungssystems auf Basis von Swoole. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!