問題タブ [machine-translation]

私がやりたいのはPrologの翻訳者です。私は1つの単語を翻訳するためにこのようなことをしました：

そして、あなたがPrologに尋ねるとtraducir(X,cat)、それは答えます。X=gato 私がやりたいのは、あなたが何かを尋ねる翻訳者でありtraducir(X,[Hola,mi,nombre,es,Juan]).、Prologの答えはであるはずですX=[Hello,my,name,is,John]。

私は検索クエリの機械翻訳を行うことを検討し始めており、反復間および他のシステムに対して翻訳システムを評価するさまざまな方法を考えようとしています。最初に頭に浮かぶのは、たくさんの人から mturk の一連の検索用語の翻訳を取得し、それぞれが有効である、またはそのような線に沿ったものであると言うことです。 .

より安価またはより良いものを考えようとしている今、利用可能な標準が既にある場合、または誰かが以前にこれらのいずれかを見つけようとした場合に備えて、StackOverflow にアイデアを求めることにしました。たとえば、Google翻訳がシステムのさまざまな反復をどのように評価するかを知っている人はいますか?

現在市場に出ている無料の自動ローカリゼーションツールがあるかどうか知っていますか？私のAndroidプロジェクトから私のXMLファイルを翻訳することになるでしょう。私が見つけたものはすべてGoogle翻訳APIに依存しています。このAPIは現在有料であるため（2011年12月以降）、これらのツールはすべて廃止されています。

私が試したものですが、GoogleTranslateAPIV1に依存しています

• AndrolateEclipseプラグイン
• ailocalizer
• Chrome拡張機能
• オンラインツール： http： //uzitech.com/files/translator.php

誰かがうまくいくものを見つけてくれたら本当にありがたいです。

現在、Google 翻訳 API は有料サービスです。テキスト入力データ用の言語翻訳アプリを作成しようとしています。基本的に、英語のテキスト/文をヒンディー語に翻訳する必要があります。Google API を使用せずに。誰でもこれについて助けることができますか？

誰かがなぜこれが起こっているのか説明できますか? 彼らが提供した TranslationContainer サンプルを使用しています。

これは間違っていると思います。たくさんの小さなテキストを翻訳する場合、文字数制限に反するのではなく、翻訳ごとに変更されます。

誰かがここで何が起こっているのか説明できますか

Berkeley Word Alignment ツールについて少し教えてくれる人はいますか? 具体的には、別の歪みモデルを実装して HMM 単語のアライメントに使用する方法を知りたいです。

私は、Webページを翻訳するためのよく知られたAPIであるTranslateThis（ http://translateth.is/ ）を使用しています。それは常に非常にうまく機能しましたが、最近、リクエストはグーグル翻訳にリダイレクトされます。参照されるリダイレクトのURLは、http：//translate.google.com/translate？sl = auto＆tl = en＆u = http：//mywebsite.comのようなものです。なぜこれが起こっているのか分かりますか？ヒントをいただければ幸いです。

ローカリゼーション ワークフローに組み込むことができるオープン ソースの機械翻訳エンジンを探しています。以下のオプションを検討しています。

1. モーセ(C++)
2. ジョシュア(ジャワ)
3. フレーズ(Java)

これらの中で、Moses はコミュニティのサポートが最も広く、多くのローカリゼーション企業や研究者によって試されてきました。私たちのアプリケーションはすべて Java で作成されているため、実際には Java ベースのエンジンに傾倒しています。Joshua または Phrasal をワークフローの一部として使用した人はいますか。あなたの経験を彼らと共有していただけますか？それとも、提供する機能と統合の容易さの点で、Moses はこれらよりもはるかに進んでいますか。

また、エンジンが以下をサポートする必要があります。

1. ドメイン固有のトレーニング (つまり、入力データが属するドメインごとに個別のフレーズ テーブルを維持する必要があります)。
2. 増分トレーニング (つまり、新しいトレーニング データを使用するたびにモデルを最初から再トレーニングする必要がなくなります)。
3. 翻訳プロセスの並列化。

Moses をローカリゼーション ワークフローに統合することを検討しています。私たちのアプリケーションは Java であり、xml-rpc 呼び出しを使用して Moses の機能を使用することを検討しています。

具体的には、次の API を検討しています。

1. 増分トレーニング (つまり、新しいトレーニング データを使用するたびに、モデルを最初から再トレーニングする必要がなくなります)
2. ドメイン固有のトレーニング (つまり、入力データが属するドメインごとに個別のフレーズ テーブルを維持する必要があります)、
3. デコード

チュートリアルでは、これらは xml-rpc 呼び出しを介して達成できると述べています。しかし、私はそれらを行うための例や明確な方法を見つけていません。誰かがいくつかの例を提供してもらえますか?

また、トレーニングとデコードのフェーズを分散して実行できるかどうかも知りたいです。

ありがとう！

シンプルな Web サイトに Python Bottle フレームワークを使用する予定です。数値（例：表に示されるデータ）を除いて、すべての出力は日本語でなければなりません。したがって、「345.65 メートル」を出力する代わりに、「345.65」を出力する必要があります。

とにかく、（英語）キー=（日本語）値のペアを含むテキストファイルを作成できますか...次のようなものがあります：

次に、おそらくこれを辞書に読み込んで、実行時に文字列を翻訳します。

日本語も、Unicode/ローカリゼーションの仕組みもわかりません。必要に応じて、Unicode の仕組みを学ぼうとしますが、これを達成するための抵抗が最も少ない方法は何でしょうか。これを行うPythonライブラリはありますか? 「JapaneseWords.txt」のようなファイルは、日本人のクライアントが記入して私に送ってくれる可能性が高いです。

他のフレームワークにそのような機能がある場合は、それらへの切り替えを検討したいと思います。できれば Python ベースのフレームワーク、次に Java です。