问题标签 [machine-translation]

A few months ago, I used Python's goslate package to translate a bunch of French text to English. When I tried to do so this morning, though, the service returned an error:

Does anyone know what happened to goslate? If it's gone for good, are there decent alternatives to the goslate package for translating French to English via an API call?

我是 iOS 的新手，我制作了一个包含语言翻译功能的应用程序，所以我使用 Bing API 并使用Github 的FGTranslator。

但是它将法语翻译成英语，但我想为用户做出选择，因为用户可以选择诸如 as 之类的语言French，Spanish然后如何将语言从英语转换为西班牙语形式FGTranslator请给我解决方案。

这里FGTranslator的语言转换器方法看起来像

在这里，我如何从用户选择中设置不同的语言。

在这里，我为它编写了一个方法，然后出现了 as 之类的错误FGTranslatorErrorDomainerror 1。请帮我写一个像这样的方法

我在这里写en英文和js日文请帮助我。

Moses是一个建立机器翻译模型的软件。并且KenLM是 moses 使用的事实上的语言模型软件。

我有一个包含 16GB 文本的文本文件，我用它来构建这样的语言模型：

生成的文件 ( text.arpa) 为 38GB。然后我将语言模型二值化为：

二值化语言模型 ( text.binary) 增长到 71GB。

中，在训练翻译模型后，您应该使用算法moses调整模型的权重。MERT这可以通过https://github.com/moses-smt/mosesdecoder/blob/master/scripts/training/mert-moses.pl轻松完成。

MERT 适用于小语言模型，但对于大语言模型，需要相当长的时间才能完成。

我进行了谷歌搜索，发现了 KenLM 的过滤器，它承诺将语言模型过滤到更小的尺寸：https ://kheafield.com/code/kenlm/filter/

但我对如何使它工作一无所知。命令帮助给出：

但是当我尝试以下操作时，它会卡住并且什么也不做：

二值化后的语言模型应该怎么做？是否有任何其他步骤来操作大型语言模型以减少调整时的计算负载？

调整大型 LM 文件的常用方法是什么？

如何使用 KenLM 的过滤器？

（有关https://www.mail-archive.com/moses-support@mit.edu/msg12089.html的更多详细信息）

Asiya 是机器翻译评估工具包，用于对机器翻译输出进行评分 ( http://asiya.lsi.upc.edu/ )。它主要是用 Perl 编写的。

如何使用 Asiya 执行 BLEU 指标？

我关注了youtube介绍视频：https ://www.youtube.com/watch?v=rA5De9Z4uWI

并创建了一个配置文件（Asiya.config）：

我的机器翻译输出文件在corpus.tok/hyp.tok.ja，源文件在corpus.tok/test.tok.en，参考文件（正确翻译）在corpus.tok/test.tok.ja. 它们是标记化的纯文本文件，每一行都是一个句子。

当我跑的时候：

我收到了这个错误：

工具目录确实作为我运行命令的当前目录中的子目录存在。什么地方出了错？是否有可以为 Asiya 工具目录添加的参数？

如何使用 Asiya 进行 BLEU 评估？

如果我不使用 Asiya，我还能如何获得每个句子的 BLEU 分数和机器翻译输出的系统 BLEU 分数？

（有关http://nlp.lsi.upc.edu/redmine/boards/11/topics/138的更多详细信息）

是否有任何关于摩西的 moses.ini 格式的文档？在不带参数的命令行上运行 moses 会返回可用的功能名称，但不会返回它们的可用参数。此外，我可以看到的手册中没有指定 .ini 文件的结构。

我已经开始和摩西一起玩，并试图建立一个我认为是相当标准的基线系统。我基本上遵循了网站上描述的步骤，但news-commentary我没有使用Europarl v7 进行训练，使用 WMT 2006 开发集和原始 Europarl 通用测试。我的想法是做一些类似于Le Nagard & Koehn (2010) 的事情，他们在基线英语到法语系统中获得了 0.68 的 BLEU 分数。

总而言之，我的工作流程或多或少是这样的：

1. tokenizer.perl在一切
2. lowercase.perl（而不是truecase）
3. clean-corpus-n.perl
4. 仅使用 Europarl v7 中的法语数据训练 IRSTLM 模型
5. train-model.perl完全按照描述
6. mert-moses.pl使用 WMT 2006 开发
7. 如所述测试和测量性能

由此产生的 BLEU 分数是 0.26 ......这让我想到了两个问题：

• 这是这种基线系统的典型 BLEU 分数吗？我意识到 Europarl 是一个非常小的语料库，可以用来训练单语语言模型，尽管这就是他们在 Moses 网站上做事的方式。
• 对于刚从 SMT 和/或我可能陷入的摩西开始的人来说，是否有任何典型的陷阱？或者像 Le Nagard 和 Koehn 这样的研究人员是否以不同于 Moses 网站上描述的方式构建他们的基线系统，例如使用一些更大的、未公开的语料库来训练语言模型？

在 Python 中，我NLTK's alignment module用于在平行文本之间创建单词对齐。对齐双文本可能是一个耗时的过程，尤其是在处理大量语料库时。有一天批量进行对齐并在以后使用这些对齐会很好。

创建模型后，如何 (1) 将其保存到磁盘并 (2) 以后重复使用？

我想在我的应用程序中为我的动态字符串值集成多种语言。此字符串值不在我的资源文件夹中，因此我尝试了以下 API 以进行集成：

1. 谷歌翻译 API
2. Yandex API
3. 微软翻译 API

并尝试以下代码：

当我集成上述 API 时，它将无法正常工作。他们限制了字符错误的访问，我还购买了 1 美元的 Google API，而不是同样的错误。

在 Yandex API 中，由于限制访问字符，它会删除一些文本内容。

除此之外，我还尝试以下代码：

我仍然没有得到我想要的正确结果，所以知道是否可以将字符串从一种语言翻译成另一种语言？

从理论上讲，人们可以使用笔记本电脑或平板电脑或手机的麦克风来捕捉口语，将其转换为屏幕上的单词，然后通过访问诸如谷歌翻译之类的 API，看到“a”（而不是“the”——无论如何几乎都不会） ) 这些词的粗略翻译“草稿”（例如，从英语到西班牙语或从西班牙语到英语）。

我认为这在法庭上会很有用——作为法庭口译员的一种“免提备忘录”。

理论上很简单，但可行吗？我看到了几个潜在的问题：

必须告诉软件哪个是目标语言，哪个是源语言。否则，如果将设备留给自己的设备（自动检测），可能会出现延迟，有时甚至会得出错误的结论。

必须过滤掉背景噪音和声音。

翻译（尝试）只有在说话者完成句子后才有效 - 软件如何知道这一点？按停顿的长度？有的人在一句话内停顿很久；有些人在句子之间几乎没有停顿，所以……那将如何工作？

人们说话不清楚，或口音难以理解。

这甚至没有提到（除了这里，间接地）机器人霸主翻译经常误解上下文。

我的直觉是，如果亚伯拉罕·林肯和马丁·路德·金同时讲话（即使在法庭上，有时也确实会发生这种情况），该软件会出现这样的情况：

对于 score 和七年前的今天，我很高兴与您一起加入。我们的父亲在这片大陆上带来了第四个，一个新的国家，在历史上将成为自由中最伟大的构想，并且。致力于为所有人的自由示威而生而平等的汗水。我们民族的历史。

...然后被翻译成这样：

Por puntuación y hace siete años que estoy encantado de unirme a ustedes hoy。Nuestros padres trajeron cuarto en estecontinente, una nueva nación, en lo que va a pasar a la historia como el mayor concebida en la libertad, y. Dedicada a la transpiración que la demostración por la libertad en todos los hombres son creados iguales。La historia de nuestra nación。

我想，我想说的是，当涉及到这类事情时，人类会“摇滚”——至少与目前复杂程度的机器（软件）相比，但我们是否会“摇滚”？足以克服这个问题吗？有没有办法克服这些障碍，至少足以让这样的程序值得使用？完美是无法实现的；我相信，匹配人类技能也是一个无法实现的目标，尤其是因为上下文因素。尽管如此： Speech-to-Text-to-Context-to-Translation 是否可以做得相对较好，如果可以，怎么做？

是否可以使用 google api translate 或任何其他 api 来翻译 php 中的值...

这个过程是可能的还是我只是在做梦？
我对 Goolge API 的工作原理知之甚少，因为我只使用 Google Translate 小部件，并且翻译是在您提供信息之后进行的，但在这种情况下，我们需要在提供信息之前进行翻译......