Adopt DeepL Glossary now to unify terminology across your projects and shorten review cycles. A centralized glossary keeps domain terms aligned with client expectations, whether you work in legal, tech, or life sciences, and it scales with your team as you grow.
Monitor progress with precise metrics: term coverage, alias mappings, and per-language overrides. Create a dedicated glossary_id per client or project, then import your lists via glossaryinputuri. Start by init the glossary, then run import through the CLI to populate entries, while keeping a clear parent relationship for nested terms.
Workflow tip: use sample datasets to validate mappings before you deploy, and keep a slim glossary_input file to avoid drift. With a parent project structure and versioned imports, you can roll back a change in minutes if needed.
Note: 将请求正文保存在名为,result,post,版格式的输入文件此示例说明了所需的结构,interruptedexception,construct,glossaryinputuri,init,glossary_id,import,cli您可以运行,sample,parent
Take control of terminology and deliver consistent translations faster with DeepL Glossary–start your trial today and see how term consistency translates into higher client satisfaction and faster delivery.
DeepL Glossary: Terminology for Translators and Language Professionals
Begin with a concrete setup: use project_number_or_idlocationsus-central1glossariesglossary-id, set location to global, and configure inputconfig to map source languages to target languages. Run a sample import from gcssource and submit a rest request using applicationjson payloads. This creates a glossary entry ready for lookups in production.
Glossary setup and workflow
Define parent and child glossary relationships, populate metadata, and construct a clear term map that pairs source terms with translations. Use cred for authentication, then issue requests to the glossary rest API. Monitor running status and catch interruptedexception to retry or route to a fallback path. The result should reflect a kept history for downstream tools.
Validation and auditing
For languagecodesset, include languages and codes, and ensure the payload aligns with languages and languagecodesset before import. The rest API expects languages and languagecodesset fields in the same payload. Validate result and update glossary-id accordingly, without disrupting existing data. Use metadata to store version, source, and gcssource.
重要提示 将请求正文保存在名为 glossary_request.json, global.
Node.js: Build a Glossary Resource for Translators
Use a focused Node.js utility to build a glossary resource for translators. Store assets in utf-8 under a parent folder, and structure data around glossary_id and inputconfig. The CLI accepts a sample input and outputs a complete glossary in both requestjson and applicationjson payloads, with an authorization header to control access and a languagecodesset grouping for languages. The resource is designed to be global for reuse across teams.
The data model centers on glossary_id as the unique key, inputconfig for parsing rules, and a root glossary with entries that map source_term to translations per language. The 版格式的输入文件此示例说明了所需的结构 shows how to shape fields such as source_term, translations, and notes. Use languagecodesset to enumerate codes and target_lang_code to generate results for the destination language.
Data model and workflow
glossary_id identifies the glossary as the primary key, inputconfig defines parsing and validation rules, and global scope ensures reuse across projects. The structure supports languagecodesset mappings and target_lang_code for producing translations in a chosen language. Ensure utf-8 encoding across all saved assets and honor the parent directory layout for easy discovery and backup.
In the input, include sample entries that pair a source_term with translations under languagecodesset entries. The 版格式的输入文件此示例说明了所需的结构 portion demonstrates how to embed notes and metadata alongside term pairs to aid reviewers and QA checks.
cli您可以运行 a compact CLI to trigger glossary generation from a local file; this helps reviewers validate entry pairs before publishing. 您应该收到类似以下内容的 response after a successful run, confirming keys glossary_id and inputconfig exist and the produced files reside under the global namespace.
For API-driven workflows, use requests to POST payloads with authorization headers and accept responses in requestjson and applicationjson formats. On Windows, powershell scripts can automate uploading, validation, and logging to reduce manual steps while handling potential interruptedexception events gracefully.
REST: Clean Up Invalid Search Terms in Glossaries
Validate and filter search terms at the edge using a dedicated REST endpoint that rejects invalid terms before they reach the glossary index.
Validation rules
- Normalize every input: trim, collapse spaces, enforce utf-8, and apply languagecodesset to match target_lang_code.
- Block terms containing control characters or mixed scripts; map to canonical forms via a translation step.
- Limit term length and remove duplicates to prevent bloating the glossary and the downstream csv (gscloud-samples-datatranslationglossarycsv).
- Require authorization for all calls; enforce a signed token in the Authorization header and verify us-central1 region policy.
- Return precise feedback for invalid terms, including which item failed and why, so editors can adjust quickly.
Implementation details
- Endpoint design: expose a REST route that accepts POST with requestjson payload and supports async processing; the response should include a requesturi or a job id.
- Data flow: client sends terms; server validates, sanitizes, and writes clean terms to gcs bucket, then logs metadata to help auditing.
- Storage: store the cleaned terms in a public bucket or cloud storage with a version stamp; use metadata to track processing status.
- Configuration: set application default credentials for authentication; ensure the gcs source is saved in the named location: 将请求正文保存在名为,gcssource,public,格式cloud,target_lang_code,global,gscloud-samples-datatranslationglossarycsv,authorization,us-central1,进行身份验证请设置应用默认凭证, utf-8,translation,requestjson,running,metadata,languagecodesset,inputuri,async,rest.
- Monitoring: observe running jobs in real time, expose a status endpoint, and provide a health check for the glossary ingestion pipeline.
Node.js: Create Glossary Files and Reuse Across Projects
Implement a lightweight Node.js CLI to generate a glossary bundle and reuse it across projects. Create a glossary.json with fields glossary_id, glossaryname, languagecodesset, languages, from, location, operation, metadata, requests, and glossaryinputuri. Use a consistent schema so each project can read the same file without changes.
Store the request payload in a known place: 将请求正文保存在名为 glossary_request.json 的文件中，以便 pipeline 读取。 Include fields such as requestjson and applicationjson, and capture submittime to record when the bundle was created. Ensure the payload is complete and ready for running processes to consume.
When the CLI finishes, it returns a result object with fields: client, glossary_id, glossaryname, glossaryinputuri, metadata, and global. The response should also include location and from so downstream jobs can locate the glossary. 您应该收到类似以下内容的结果结构：包含 glossary_id、glossaryname、result、operation、requests、languagecodesset。
Étapes de mise en œuvre
Install Node.js and initialize a small project. Use fs to write glossary.json and create a glossary_input directory. Build a function that validates languagecodesset against supported codes and collects terms into languages. Ensure the CLI outputs a running status and writes glossaryinputuri for access by other projects. Include submittime to timestamp the emission for auditing.
In code, read input via process.stdin or prompts, then assemble a JSON object with glossary_id, glossaryname, languages, languagecodesset, from, location, operation, and metadata. Write to glossaryinputuri and emit a running status to the console. Use requestjson and applicationjson as content types to keep payloads clear and portable.
Reuse and distribution
Publish the glossary bundle to a shared location or a monorepo. Point projects to the same glossaryinputuri and reuse languagecodesset and languages across apps. Use a script to copy glossary.json into each project, or create a symlink to the glossary folder. For workflows, pass the location via from and operation and fetch the glossary via API or local file. cli或者使用了 any runner can load the same glossary.json and apply it to new projects.
Java: Create and Use Glossaries for Localization
Load the glossary from glossaryinputuri at startup and reuse it for all translation requests.
Organiser les termes dans un format simple et les regrouper par languagecodesset, en utilisant gcssource pour identifier la source du glossaire. Garder le fichier concis, avec des colonnes comme terme, traduction et notes pour simplifier la maintenance.
En Java, initialisez un Translationserviceclient et effectuez un flux REST pour créer le glossaire : effectuez une requête POST vers le point de terminaison glossaries avec un corps qui inclut glossaryinputuri, gcssource et languagecodesset. Capturez l'opération résultante et extrayez le glossary-id pour les appels futurs.
Consultez le glossaire créé à l'aide du chemin d'accès aux ressources project_number_or_idlocationsus-central1glossariesglossary-id et stockez-le aux côtés de vos flux de travail de traduction. Cela permet de maintenir la correspondance stable au fur et à mesure que vous déployez la localisation dans différentes langues.
Lorsque vous traduisez, joignez le glossaire aux demandes de traduction via l'API en incluant glossary-id. Le translationServiceClient gère le câblage des requêtes, et vous recevez le texte mis à jour ainsi que des métadonnées dans la réponse, y compris des détails d'échantillon et des comptes de requêtes (requests).
Vous devriez voir un flux de réponse incluant les champs submittime et post, confirmant que le glossaire a été appliqué à la traduction. Vous devriez recevoir un payload de réponse échantillon similaire à ce qui suit, qui montre le lien avec le glossaire et les traductions résultantes.
Surveiller les performances en traçant le statut de l'opération, en validant l'intégrité de gcssource et en effectuant des tests avec un petit échantillon avant un déploiement plus large. Maintenir les mises à jour du glossaire incrémentales et publier de nouvelles versions avec des valeurs d'identifiant de glossaire uniques pour éviter les conflits, puis revenir en arrière si nécessaire.
Python : Créer et Utiliser des Glossaires (Avancé)
Aperçu
Utilisez Python pour créer des glossaires dans l'API de traduction, initialisez le client dans us-central1 et publiez un glossaire public pour une utilisation mondiale. L'approche utilise une opération asynchrone, renvoyant un handle d'opération distinct que vous pouvez surveiller via submittime et auxquelles vous pouvez apporter des mises à jour des résultats.
Workflow et détails
Définir glossaryname, spécifier les langues et définir target_lang_code pour les traductions. Utiliser les métadonnées pour décrire les entrées, et init pour préparer la ressource. Le chemin d'accès complet à la ressource apparaît sous project_number_or_idlocationsus-central1glossariesglossary-id, garantissant un emplacement et un identifiant cohérents. L'option CLI cli您可以运行 vous permet d'exécuter rapidement la configuration initiale, puis de publier la définition du glossaire vers l'API avec un traitement asynchrone. Après la publication, 将请求正文保存在名为,result pour capturer la réponse de l'API, y compris les détails de l'opération et glossary-id pour une réutilisation ultérieure. Utilisez us-central1 comme région et public avec une visibilité globale pour activer l'accès à travers les emplacements.
| Field | Usage | Example |
|---|---|---|
| glossaryname | Nom d'affichage pour la ressource de glossaire | my_tech_terms |
| languages | Langues sources ou prises en charge pour les entrées | ["en","fr","de"] |
| target_lang_code | Langue de traduction primaire | fr |
| public | Niveau d'accès ; vrai expose publiquement | true |
| us-central1 | Emplacement régional pour le glossaire | us-central1 |
| project_number_or_idlocationsus-central1glossariesglossary-id | Chemin d'accès à la ressource pour le glossaire | projects/12345/locations/us-central1/glossaries/glossary-id |
| métadonnées | Métadonnées du glossaire, y compris la description et les termes | {"description":"Advanced glossary for tech terms"} |
| init | Indicateur d'initialisation pour la configuration du glossaire | true |
| submittime | Horodatage de la soumission | 2025-09-21T12:34:56Z |
| operation | Poignée d'opération asynchrone renvoyée par l'API | operations/abcdef |
| async | Indique un traitement asynchrone | true |
| post | Méthode HTTP utilisée pour créer le glossaire | POST |
| result | Réponse de l'API enregistrée pour une utilisation ultérieure | result |
| glossary-id | Identifiant unique dans la collection de glossaire | glossary-id |
| global | Portée de visibilité globale | true |
Go : Mettre en œuvre les flux de travail du glossaire pour assurer la cohérence
Mettre en œuvre un dépôt de glossaire centralisé et appliquer des importations automatisées pour maintenir une cohérence interlingue à travers les projets.
Glossary Alignment Essentials
Définir une source unique de vérité dans le cloud et publier des termes vers un glossaire structuré ; inclure des champs pour le terme, la traduction et les langagescodesset.
Concevoir un flux de travail qui utilise translationserviceclient pour extraire les termes pour les langues au moment de la construction, garantissant que chaque client utilise le même glossaire.
Stocker l'emplacement d'entrée du glossaire en tant que glossaryinputuri et s'y référer à partir des requêtes de traduction afin d'éviter tout décalage.
Conserver les informations d'identification dans 'cred' et exiger une étape de connexion avant tout import ou appel REST.
Préparez un glossaire-nomfichier pour le glossaire principal et utilisez gscloud-samples-datatranslationglossarycsv comme exemple canonique pour la validation.
Importer via rest avec une charge utile qui inclut languagecodesset, glossaryterms, et glossarydefinitions ;将请求正文保存在名为 glossary-requests.json for traceability.
Vous devriez recevoir un message similaire à ce qui suit, qui confirme que l'importation du glossaire a réussi, incluant un nom-de-fichier-de-glossaire et un champ status.
Modèles d'automatisation pour la cohérence
Utilisez PowerShell pour orchestrer les étapes de connexion, de construction et d'importation ; construisez un script qui appelle l'API REST, gère la pagination et effectue des nouvelles tentatives en cas d'échecs.
En Go, implémentez un petit module qui expose un client nommé translationserviceclient et une méthode importGlossary qui accepte un ensemble de langues et un glossaryinputuri.
Gardez le flux de travail sans état entre les exécutions et stockez l'état dans un stockage de courte durée lié au nom de fichier du glossaire pour éviter les mises à jour conflictuelles.
Valider lors de l'importation en comparant le rest.status de la réponse au code de succès attendu et en vérifiant le languagecodesset par rapport aux langues sources.
Capturez la charge utile de la réponse et stockez le corps complet de la requête le cas échéant ; 将请求正文保存在名为 glossary-requests.json, puis vérifiez le contenu avec un appel rest.
