Doc AWS SDK Examples GitHub リポジトリには、他にも SDK の例があります。 [AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# SDK for Java 2.x を使用した Amazon Translate の例
<a name="java_2_translate_code_examples"></a>

次のコード例は、Amazon Translate AWS SDK for Java 2.x で を使用してアクションを実行し、一般的なシナリオを実装する方法を示しています。

*シナリオ*は、1 つのサービス内から、または他の AWS のサービスと組み合わせて複数の関数を呼び出し、特定のタスクを実行する方法を示すコード例です。

各例には完全なソースコードへのリンクが含まれており、コンテキスト内でコードを設定および実行する方法の手順を確認できます。

**Topics**
+ [シナリオ](#scenarios)

## シナリオ
<a name="scenarios"></a>

### Amazon Lex チャットボットを構築する
<a name="cross_LexChatbotLanguages_java_2_topic"></a>

次のコード例は、ウェブサイトの訪問者を引き付けるチャットボットの作成方法を示しています。

**SDK for Java 2.x**  
 Amazon Lex API を使用して、ウェブアプリケーション内にチャットボットを作成し、Web サイトの訪問者と交流する方法を説明します。  
 完全なソースコードとセットアップおよび実行の手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_lex_chatbot) で完全な例を参照してください。  

**この例で使用されているサービス**
+ Amazon Comprehend
+ Amazon Lex
+ Amazon Translate

### Amazon SNS アプリケーションの構築
<a name="cross_SnsPublishSubscription_java_2_topic"></a>

次のコード例は、サブスクリプションとパブリッシュ機能を持ち、メッセージを翻訳するアプリケーションを作成する方法を示しています。

**SDK for Java 2.x**  
 Amazon Simple Notification Service Java API を使用して、サブスクリプションおよびパブリッシュ機能を持つウェブアプリケーションを作成する方法を説明します。さらに、このサンプルアプリケーションではメッセージを翻訳します。  
 完全なソースコードとセットアップおよび実行の手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_sns_sample_app) で完全な例を参照してください。  
 Java Async API を使用するサンプルの完全なソースコードとセットアップおよび実行の手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_sns_async) で完全な例を参照してください。  

**この例で使用されているサービス**
+ Amazon SNS
+ Amazon Translate

### 顧客からのフィードバックを分析するアプリケーションの作成
<a name="cross_FSA_java_2_topic"></a>

次のコード例は、顧客のコメントカードを分析し、元の言語から翻訳し、顧客の感情を判断して、翻訳されたテキストから音声ファイルを生成するアプリケーションの作成方法を示しています。

**SDK for Java 2.x**  
 このサンプルアプリケーションは、顧客フィードバックカードを分析し、保存します。具体的には、ニューヨーク市の架空のホテルのニーズを満たします。このホテルでは、お客様からのフィードバックをさまざまな言語で書かれた実際のコメントカードの形で受け取ります。そのフィードバックは、ウェブクライアントを通じてアプリにアップロードされます。コメントカードの画像をアップロードされると、次の手順が発生します。  
+ テキストは Amazon Textract を使用して、画像から抽出されます。
+ Amazon Comprehend は、抽出したテキストの感情とその言語を分析します。
+ 抽出されたテキストは、Amazon Translate を使用して英語に翻訳されます。
+ Amazon Polly は抽出したテキストから音声ファイルを合成します。
 完全なアプリは  AWS CDK を使用してデプロイすることができます。ソースコードとデプロイ手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_fsa_app) のプロジェクトを参照してください。  

**この例で使用されているサービス**
+ Amazon Comprehend
+ Lambda
+ Amazon Polly
+ Amazon Textract
+ Amazon Translate