Переводчик онлайн 0: Российские онлайн-сервисы написали открытое письмо против антиконкурентного поведения «Яндекс»

Онлайн-переводчик – Tetran Translation Company

7 лучших бесплатных онлайн-переводчиков | EnglishZoom

Недавно на блоге появилась статья, посвященная лучшим онлайн-словарям, а сегодня я хотела бы перечислить лучшие бесплатные  онлайн-переводчики.

1. Переводчик Google

Наверное, самый популярный сервис машинного перевода, и при этом самый часто критикуемый. Причем совершенно напрасно! Разработка платформы, позволяющей переводить текст без ошибок — невероятно сложная задача, и Google справляется с ней  хорошо.

В настоящее время доступны 90 языков, и постоянно добавляются новые. Вы можете напечатать текст, загрузить документ или перевести веб-страницу, указав ее URL.

Мобильное приложение позволяет распознавать не только напечатанный текст и голос, но и рукописные символы, а также переводить знаки и надписи путем наведения на них камеры устройства.

Вы можете помочь развитию сервиса, вступив в сообщество Google Переводчика, участники которого работают над улучшением качества перевода и добавлением в сервис новых языков.

2. Яндекс.Переводчик

Менее популярен, чем онлайн-переводчик от Google, но, как мне кажется, является очень качественной системой машинного перевода. В своей работе я чаще всего использую именно Яндекс.Переводчик, так как именно предлагаемые этим сервисом переводы кажутся мне наиболее точными.

На данный момент возможен перевод на 64 языка. Есть два режима работы: перевод текстов и перевод веб-страниц. Доступны такие возможности, как автоматическое определение языка, синхронный перевод (по мере набора текста), подсказки при наборе текста и исправление опечаток, а также очень хороший машинный словарь, позволяющий просматривать подробные словарные статьи с вариантами перевода, примерами использования лексики в различных контекста и  грамматическими комментариями.

Яндекс.Переводчик доступен для различных мобильных устройств, для Android и iOS возможен перевод оффлайн.

3. Translate.ru.

Первый российский сервис машинного перевода, созданный в 1998 г. компанией PROMPT, использующей собственные лингвистические технологии. Один из самых популярных онлайн-переводчиков в Рунете.

Системы перевода и словари PROMT обеспечивают перевод для нескольких десятков языковых пар, поддерживая до 17 языков.

Здесь также можно найти переводчик текстов, переводчик сайтов, словарь и  мобильный переводчик.

Для владельцев  сайтов и вебмастеров сервис  предлагает различные HTML-формы, которые можно бесплатно установить на сайт  для автоматического перевода их содержимого на иностранные языки.

4. Babylon

Довольно известный переводчик, позволяющий работать с более чем 75 языками, и использующий почти 2000 словарей и глоссариев.

Переводчиком можно пользоваться онлайн, но удобнее скачать и установить его на компьютер. Программа бесплатна для индивидуальных пользователей, есть платные решения для бизнеса.

На сайте также есть тезаурус, коллекция онлайн-словарей и инструменты для веб-мастеров.

5. Bing

Поисковик Bing, наряду с Google и Яндексом, также предлагает свой онлайн-переводчик. Он не имеет каких-либо преимуществ перед перечисленными выше сервисами, но многим пользователям нравится его простой и удобный интерфейс. Здесь есть несколько необычных возможностей, например, можно выбрать мужской или женский голос озвучки,  а также оценить, является ли перевод хорошим или плохим, нажав на соответствующий значок.

6. SYSTRAN

SYSTRAN — одна из старейших компаний в данной сфере.  Основана в 1968 г. Сотрудничает со многими компаниями, и разрабатывает различные решения в области машинного перевода.

Онлайн-переводчик можно использовать бесплатно, некоторые его возможности доступны только после регистрации.

7. Babelfish

Онлайн-переводчик, использующий  технологии SYSTRAN. В настоящее время поддерживает более 75 языков.  Позволяет переводить слова и фразы, вебсайты, а также документы в форматах Word, PDF и txt. Вы можете присоединиться к сообществу Babelfish, и улучшить сервис, выбирая лучшие варианты перевода.

С уважением,

Евзикова Олеся

Поделитесь записью

Онлайн переводчик сайтов (русский, английский, немецкий, испанский, польский, французский, латышский, украинский)

Интернет представляет собой открытый источник информации, которую возможно хранить и распространять через всемирную паутину. Безусловно, в интернете огромное количество информативных сайтов, которые могут Вас заинтересовать. Однако бывает такая ситуация, когда сайт на иностранном языке, тогда без онлайн переводчика сайтов Вам не обойтись. К сожалению, с помощью простого онлайн переводчика очень сложно и времязатратно выполнить перевод сайта, поскольку информации на сайте может быть очень много и ее просто неудобно копировать (например, из выпадающего меню сайта).

В интернете для онлайн перевода сайтов существуют специальные сервисы, которые предназначены исключительно для перевода информации за указанным адресом. Такие специализированные онлайн переводчики позволяют корректно и мгновенно выполнить перевод желаемой страницы. При этом вам не нужно заказывать услуги переводчиков, а также тратить уйму времени в поиске неизвестных вам слов в словаре. К тому же, воспользоваться сервисами онлайн перевода сайтов можно абсолютно бесплатно. Однако, надо учесть тот факт, что на странице указанной вами сайта возможно перевести лишь те слова, которые представлены в текстовом формате. То есть, если на странице сайта надпись отображается в виде изображения, то его не возможно будет перевести.

Среди всех существующих бесплатных онлайн переводчиков сайтов, а также текстов большинство пользователей отдают преимущество таким лидерам: сервис перевода сайтов Google Translate и не менее известный Promt. В алгоритме представленных здесь онлайн переводчиков сайтов Promt и Google Translate учтены все тонкости лексики каждого доступного языка в данных сервисах, что позволяет выполнить перевод страниц максимально корректно.

Бесплатные онлайн переводчики сайтов Google Translate и Promt позволят вам преодолеть языковый барьер, и вы сможете получить гораздо больше полезной информации из всемирной паутины. Выполнить перевод страницы на нашем сайте очень просто. Вам всего лишь нужно в поле формы ввести web-адрес сайта, выбрать с какого языка вы переводите (например, английский, японский, китайский, испанский, итальянский), потом выбрать на какой язык вы желаете перевести (например, русский, украинский, польский, белорусский, азербайджанский), после чего нажать на кнопку “Перевести”.

‎App Store: Говори и Переводи — Переводчик

«Говори и Переводи» — это незаменимый помощник для устных и письменных переводов.

ПРЕВОСХОДНЫЙ ПРОЦЕСС ПЕРЕВОДА:
* Новое приложение для Apple Watch;
* Новый режим Snap: просто сделайте фото любого текста или объекта, который вы хотите перевести!
* Поддержка технологии Apple по распознаванию голоса — распознавание голоса в реальном времени значительно улучшает скорость ваших переводов
* 117 языков для перевода текста
* 54 языка для перевода речи
* Функция определения языка в режиме текст-текст: если вы не знаете язык вводимого текста, выберите «Определить язык» из списка языков.
* Интеграция с iCloud: история ваших переводов синхронизируется на всех ваших Apple девайсах
* Настройки голоса: выберите мужской или женский голос и скорость произношения

Примечание: бесплатная версия может иметь ограничения, (например количество переводов в день) и эти ограничения могут меняться.

Часть функционала приложения основана на технологии Microsoft®. Часть функционала приложения основана на технологии Google Translate™.

В режиме речь-речь приложение поддерживает перевод следующих языков:
арабский, каталанский, китайский (кантонский, мандаринский, Тайвань), чешcкий, датский, нидерландский (Нидерланды), английский (австралийский), английский (Канада), английский (Индия), английский (Великобритания), английский (США), финский, французский, французский (Канада), немецкий, греческий, иврит, хинди, венгерский, индонезийский, итальянский, японский, корейский, молдавский, норвежский, польский, португальский, португальский (бразильский), румынский, русский, словацкий, испанский, испанский (мексиканский), шведский, тайский, турецкий, баскский, галисийский.

В режиме речь-текст приложение поддерживает перевод следующих языков:
хорватский, малайский, украинский, вьетнамский, африкаанс, зулу, болгарский, филиппинский, исландский, латинский, литовский, персидский, словенский и сербский.

В режиме текст-текст приложение поддерживает перевод 117 языков. Посетите веб-сайт разработчика, чтобы посмотреть список поддерживаемых языков (http://www.apalon.com/speak_and_translate.html).

Перейдите на «Говори и Переводи» Премиум:
— переводите без ограничений
— переводите текст в офлайн-режиме
— избавьтесь от рекламы

* Выберите один из нескольких вариантов подписки. Стандартные варианты подписки включают:

подписку на 1 месяц
подписку на 1 год

* Стоимость подписки запишется на ваш аккаунт в iTunes в момент подтверждения вашей покупки и в дальнейшем будет записываться на него при каждом возобновлении срока действия регистрации. Подписка с бесплатным пробным периодом будет обновлена автоматически и перейдет в платную подписку. Вы можете отменить свою подписку с бесплатным пробным периодом как минимум за 24 часа до истечения бесплатного периода. Изменения вступят в силу в день после окончания текущей подписки, и вам будут предоставлены функции бесплатной версии.
* Обратите внимание: неиспользованное время бесплатной подписки (если предложено) будет утрачено, если вы приобретете премиум подписку в течение пробного бесплатного периода.

Чтобы получить полный доступ ко всем функциям приложения «Говори и Переводи», предоставьте доступ к следующим разделам:

*Геопозиция — чтобы автоматически устанавливать направление перевода во время путешествий.
*Микрофон и Распознавание речи — чтобы использовать функцию «Речь-речь».
*Уведомления — чтобы получать информацию о новых функциях, а также полезные лингвистические факты.

Политика конфиденциальности: http://www.apalon.com/privacy_policy.html
EULA: http://www.apalon.com/terms_of_use.html
AdChoices: http://www.apalon.com/privacy_policy.html#4

немецко-русский словарь — перевод — bab.la

Используйте немецкий словарь и найдите немецко-русский перевод бесплатно. Немецко-русский cловарь бесплатно! Немецкий словарь ведёт поиск и предлагает перевод на немецкий язык, а также русско-немецкий перевод. Также доступен любой другой онлайн словарь бесплатно. В случае нескольких вариантов, Вы можете лимитировать число вариантов и найти подходящий немецкий перевод онлайн бесплатно. Используйте наши фильтры для поиска более подходящего перевода с немецкого.

Перевести с немецкого с помощью алфавитного указателя

С помощью алфавитного указателя у Вас есть возможность искать немецкий перевод и просмотреть немецко-русский словарь вручную. Просмотреть немецкий словарь и найти немецкий перевод бесплатно, начитающийся с определенной буквы алфавита. Просмотреть все подходящие варианты перевода с немецкого на русский язык, также как и синонимы слова и вариант другого перевода на немецкий язык, нажмите на слово из списка.

Подтвердить немецкий онлайн перевод

Ниже отображены добавления в немецкий онлайн словарь. Русский и немецкий перевод бесплатно. Немецко-русский перевод и другие варианты добавлены нашими пользователями. Перевести с немецкого и получить перевод бесплатно. Если немецкий онлайн словарь нуждается в большем количестве слов, добавьте их в немецко-русский словарь! Если перевод неверный, голосуйте против, и предложите свой перевод в немецко словарь.

Зачем участвовать?

Мы хотим чтобы немецко-русский словарь был самый лучший онлайн словарь бесплатно! Немецкий словарь делает перевод с немецкого на русский очень удобным и всегда бесплатно. Наш немецко-русский словарь и перевод в частности нуждается в вашей помощи. Пользователи, добавляя слова и голосуя за верные и неверные варианты делают перевод лучше. Немецкий онлайн перевод на русский может сильно варьироваться в зависимости от области науки. Немецко-русский словарь может иметь несколько значений, делая перевод с немецкого на русский более обширным. Наша задача сделать немецко-русский онлайн словарь лучше, чтобы сделать немецко-русский перевод наиболее эффективным
Зарегистрируйтесь и присоединяйтесь к сообществу bab.la сегодня. Например, каждый раз когда вы добавляете новое слово в немецкий словарь bab. la, Вы получаете очки и участвуете в мировом рэнкинге. Бросьте вызов своим друзьям, близким и другим пользователям bab.la, соревнуясь за первое место в рэнкинге и сделайте немецко-русский онлайн словарь самым лучшим. Если Вы не уверены в правильности и хотите перевести с немецкого на русский по-другому, используйте немецко-русский форум? На форуме Вы встретитесь с другими пользователями bab.la, чтобы обсудить немецкий перевод, немецкий онлайн словарь, и немецко-русский существующий словарный запас, и другие темы, для добавления в немецкий онлайн словарь. Вы также можете обсудить немецкий язык и попробовать перевести с немецкого слова интересующие других пользователей.

Лучший англо-русский онлайн переводчик — ТОП-5

Английский словарь 2019 книга учить онлайн.

Что? Это половина онлайн-переводчиков так работает. Мы негодуем, решили собрать, наконец, нормальные сервисы для перевода фраз, текстов и сообщений от арабов в инстаграме.

Для измерения правильности перевода возьмем цитату Оскара Уальда:”Я не настолько молод, чтобы знать все. ”

Из плюсов:

• Поддерживает 32 языка
• Загрузите документ файлом, и он его переведет
• Прямо там напишите электронное письмо, и он тоже его переведет
• Вставьте ссылку на веб-сайт и вот он – перевод веб-сайта. 
• Есть возможность выбрать тему текста, и он переведет все уже с учетом тематики
• Можно заказать перевод человеком

Из минусов:

• Лимит слов. Максимум – 500.
• Просто. Ужасный. Интерфейс. из 90-х. 
• Сам сайт на английском
• Медленная скорость загрузки

Тот самый переводчик, который переводит слова, но перевод фраз на что-то адекватное для него – нечто невозможное.

Из плюсов:

• Классный интерфейс, все удобно и без лишних деталей
• Почти сто языков для перевода туда-обратно
• Можно загрузить документ для перевода
• Сохраняется история переводов
• Есть крутая фишка – “Сообщество”. Там можно делать сервис лучше
• Можно собирать свой словарик, добавлять фразы и слова в избранное
• Есть функция озвучки перевода
• Есть транскрипция и транслитерация
• Есть мобильная версия

Из минусов:

• Лимит знаков – 5000.
• Так себе переводит веб-страницы. 
• Иногда выдает что-то похожее на описание товаров на алиэкспрессе. 

Переводчик, который заслуживает внимания. Потому что..

Из плюсов:

• Можно вбить слово, и Промт выдаст все контексты и смыслы, которые оно несет
• Можно уточнить тематику
• Есть учебники по грамматике прямо на сайте
• Можно переводить сайты и страницы
• Если вбить слово – покажет все его формы в примерах по временам
• Очень качественный перевод с русского на английский 

Из минусов:

– Лимит знаков – 3000. 

Отечественная версия Google-переводчика.

Из плюсов:

• Можно переводить не только текст, но и сайты, и картинки. 
• Есть приложение и офлайн-режим
• Есть подсказки: синонимы, альтернативы, исправление ошибок
• Интуитивный набор
• Достаточно много языков
• Есть воспроизведение
• Есть кнопочки оценки перевода
• Можно добавлять фразы в закладки
• Есть классная вкладочка с подборками советов и статей
• Можно менять форматы выдачи перевода сайтов

Из минусов:

• Есть лимит знаков, но он больше, чем где либо еще – 10 тысяч знаков.
• Некоторые языки хромают, но возле них есть пометочка – Beta.

Из плюсов:

• Есть расширение для браузеров
• Есть мобильная версия 
• Несколько форм перевода
• Проверка формы слова 
• Переводит веб-страницы
• Можно поделиться переводом по почте
• Можно ввести слово и получить синонимы, проверить его на ошибки

Из минусов:

• Не подстраивается под тематики, переводить лучше только несложные тексты
• Так себе интерфейс 
• Всего около 10 языков
• Не всегда переводит правильно

Какой же бесплатный онлайн-переводчик  – лучший?

Судя по плюсам и минусам – Яндекс. Переводчик. Во-первых, он сделан в России, а значит с корявой адаптацией текста на русский проблем быть не должно. Да и на примере с цитатой Уальда видно, что он единственный, кто перевел все точь-в-точь. Во-вторых, он сделан действительно качественно. Плюс к этому, Яндекс – гиганты и как никак профессионалы своего дела.

Самым лучшим онлайн-переводчиком признается сервис от Яндекса. Ура!

12345

Проголосовало 1 чел.

Как я потратил $600 тысяч и пять лет, чтобы сделать свой переводчик

Ещё со школы мне хотелось сделать свой проект и заработать много денег. Закончив вуз, я ездил в столицу, где устраивался работать программистом, а потом накапливал деньги и увольнялся, чтобы создавать собственные проекты.

29 743

просмотров

Несколько раз я уезжал домой, в родной город, чтобы сэкономить деньги на жизнь. Там я создавал образовательные и туристические сайты, программу для бухгалтерии, игры для мобильных телефонов. Но из-за отсутствия опыта ведения бизнеса это не приносило дохода, и вскоре проекты закрывались. Приходилось снова ехать в Минск — работать и снова копить. Так прошло шесть лет.

Когда у меня в очередной раз закончились деньги, наступил кризис. Я не смог найти работу, ситуация стала критической. Пришло время посмотреть на все вещи трезвым взглядом. Нужно было честно признаться себе, что я не знаю, какие ниши выбрать для бизнеса. Создавать проекты, которые просто нравятся, — путь в никуда.

Единственное, что я умел делать, это мобильные приложения . Несколько лет работы в ИТ-компаниях позволили накопить определенный опыт, и было решено сделать много простых принципиально различных приложений (игры, музыка, рисование, ЗОЖ, изучение языков) и протестировать, в каких нишах будет небольшая конкуренция.

Были подготовлены шаблоны, которые позволяли быстро создавать простые приложения на различную тематику (2D-игры, GPS-трекеры, простые утилиты и так далее). В большинстве из них было несколько картинок, две кнопки и всего одна функция. Но этого было достаточно, чтобы проверить идею и то, насколько легко будет на ней заработать. Например, приложение для бега отслеживало скорость человека, пройденное расстояние, а также подсчитывало калории. На создание сотен простых приложений я потратил полтора года. Такая скорость стала возможной благодаря покупке графики на стоках, а также повторному использованию исходников.

Сначала приложения были бесплатными. Потом я добавил рекламу и встроенные покупки, подобрал ключевые слова и яркие иконки. Приложения начали скачивать. Когда доход достиг $30 тысяч в месяц, я решил рассказать товарищу, который работал в большой продуктовой компании, что на тестовых приложениях я смог достичь такой цифры, и предложил создавать их вместе. Он ответил, что у них всего одно приложение — игра с доходом в $60 тысяч и 25 тысяч пользователей в месяц, против $30 тысяч выручки и 200 тысяч пользователей у меня.

Это полностью изменило мои взгляды. Выяснилось, что лучше создать одно качественное приложение, чем сто некачественных. Я понимал, что на качественных можно заработать в десятки раз больше, но я был один в маленьком городе без опыта и команды дизайнеров и маркетологов. Мне требовалось платить за аренду квартиры и зарабатывать на жизнь.

Тестовые приложения нужны были просто для проверки рыночных ниш и рекламных стратегий, чтобы научиться, какие приложения и как именно создавать. Просто сложилось, что некоторые из них начали приносить неплохой доход. Сейчас тема простых приложений давно умерла, и там больших денег уже не заработать.

Некоторые приложения сильно отличались по прибыли — это были переводчики, приложения для грузоперевозок, музыкальные программы (которые симулируют игру на пианино, барабанах или, например, гитарные аккорды, плееры), а также простые логические игры.

Вскоре я заметил, что буквально за месяц переводчики скачали более 1 млн раз. Языков в мире сотни, и люди ищут переводы каждый на свой язык.

Ниша оказалась перспективной, тем более сама тема переводов мне нравилась. Позже было создано около 40 простых переводчиков, где использовался перевод, который предоставлял Google API. Его стоимость была по $20 за 1 млн переведенных символов. Постепенно появились улучшенные версии приложений, где я добавил рекламу, встроенные покупки, функцию перевода голоса.

Заработав денег, я переехал в Минск и купил жилье. На то время у меня было 50−70 приложений для перевода и 5 млн скачиваний. Но с ростом пользователей увеличивался расход на платный Google Translate API. Прибыльность бизнеса серьезно снизилась. Платящие пользователи переводили блоки от 1 тыс символов за раз, что заставило ввести лимиты на запрос. Когда они упирались в лимит на перевод, писали плохие отзывы и возвращали деньги.

Настал момент, когда 70% выручки уходило на расходы. При больших объемах перевода этот бизнес оказался не такой перспективный. Чтобы окупить расходы, в приложения нужно было добавлять много рекламы, а это всегда отпугивает пользователей. Требовалось сделать свое API для перевода, а это скорее всего будет не дешево.

Я пробовал просить совета и инвестиций у стартапов и ИТ-сообщества, но поддержки не встретил. Большинство людей не понимали, зачем работать на рынке, где уже есть лидер — Google-переводчик. Помимо Google было еще несколько компаний, которые предоставлял API для перевода. Я был готов заплатить $30 тысяч за их лицензии технологий перевода на 40 языков. Это позволило бы мне переводить неограниченное количество раз за фиксированную цену и обслуживать любое количество пользователей на своих серверах. Но мне в ответ называли сумму в несколько раз выше. Это было слишком дорого.

Было решено попробовать сделать свою технологию для перевода. Я пробовал привлечь друзей для разработки, но к тому времени у большинства из них уже были семьи, маленькие дети и кредиты. Все хотели стабильности и жизни в свое удовольствие на хорошую ЗП, а не идти в стартап. Также они не понимали, зачем создавать переводчик, если есть Google с крутым навороченным приложением для перевода и API.

У меня не было опыта публичных выступлений, харизмы и крутого прототипа приложений, чтобы заинтересовать людей. Аналитика по заработку $300 тысяч на тестовых приложениях для перевода никого не удивляла. Я обратился к знакомому, который владеет аутсорс-компанией в Минске. В конце 2016 года он выделил для меня команду. Я рассчитывал, что решу задачу за полгода на базе open-source проектов, чтобы не зависеть по API от Google.

Первые попытки

Работа началась. В 2016 году мы нашли несколько opensource проектов — Apertium, Joshua и Moses. Это был статистический машинный перевод, подходящий для несложных текстов. Эти проекты поддерживали от 3 до 40 человек, и чтобы получить ответ на вопрос по ним, требовалось много времени. После того как разобрались и все-таки запустили их на тесты, стало ясно, что нужны мощные сервера и качественные датасеты, которые стоят дорого.

Технически все не сводилось к схеме «скачать датасет и натренировать». Оказалось, что есть миллион нюансов, о которых мы даже не подозревали. Перепробовали еще несколько ресурсов, но хороших результатов не добились. А Google и Microsoft свои наработки не раскрывают. Тем не менее, работа продолжалась, периодически подключались фрилансеры.

В марте 2017 года мы наткнулись на проект под названием Оpen NMT. Это совместная разработка компании Systran, одного из лидеров на рынке машинного перевода, и университета Гарварда. Проект только стартовал и предлагал перевод уже на базе новой технологии — нейронных сетей. Современные технологии машинного перевода принадлежат большим компаниям, они закрыты. Мелкие игроки, понимая, как сложно внедриться в этот мир, таких попыток не предпринимают. Это тормозит развитие рынка. Качество перевода среди лидеров не сильно отличалось друг от друга долгое время. Очевидно, что и крупные компании столкнулись с дефицитом энтузиастов, научных работ, стартапов и opensource проектов, чтобы брать новые идеи и нанимать людей.

Поэтому Systran сделала принципиально новый маневр: выложила свои наработки в opensource, чтобы такие энтузиасты, как я, могли включиться в эту работу. Они создали форум, где их специалисты стали бесплатно помогать новичкам. И это принесло хорошую отдачу: начали появляться стартапы, научные работы по переводу, так как каждый мог взять основу и на базе нее проводить свои эксперименты.

Systran стал во главе этого сообщества. Потом подключились другие компании. В то время ещё не было повсеместного нейронного перевода, а Оpen NMT предлагал наработки в этой области, выигрывая по качеству у статистического машинного перевода. Я и другие ребята по всему миру могли взять эти технологии и спросить совета у специалистов. Они охотно делились опытом, и это позволило мне понять, в каком направлении двигаться.

Сначала я удивлялся: как же так, зачем Systran растит себе конкурентов? Но со временем понял правила игры, когда все больше компаний начали выкладывать свои наработки по обработке естественного языка в opensource.

Даже если у всех есть вычислительные мощности, чтобы обрабатывать большие датасеты, то вопрос с поиском специалистов по NLP (обработка естественного языка) на рынке стоит остро. В 2017 году эта тема была намного менее развита, чем обработка изображений и видео. Меньше датасетов, научных работ, специалистов, фреймворков и прочего. Людей, способных из научных работ по NLP построить бизнес и закрыть какую-либо из локальных ниш, еще меньше. И компаниям верхнего эшелона типа Google, и игрокам поменьше типа Systran нужно получить конкурентное преимущество относительно игроков из своей категории.

Как они решают этот вопрос?

На первый взгляд это кажется странным, но чтобы конкурировать между собой, они решают вводить на рынок новых игроков (конкурентов), а чтобы они там появлялись, нужно раскачать его. Порог входа до сих пор высок, а запрос на технологии обработки речи очень растет (голосовые ассистенты, чат-боты, переводы, распознавание и анализ речи, и т. д.) Нужного количества стартапов, которые можно купить для усиления своих позиции, до сих пор нет. В открытом доступе публикуются научные работы от команд Google, Facebook, Alibaba. От них же в opensource выкладываются их фреймворки и датасеты. Создаются форумы с ответами на вопросы.

Крупные компании заинтересованы, чтобы такие стартапы, как наш, развивались, захватывали новые ниши и показывали максимальный рост. Они с радостью готовы покупать NLP стартапы для усиления своих больших компаний. Ведь даже если у тебя на руках все датасеты, алгоритмы и тебе подсказывают, это ещё не значит, что ты сделаешь качественный переводчик или другой стартап в области NLP. А даже если и сделаешь, то далеко не факт, что откусишь большой кусок рынка. Поэтому нужно помочь, и если у кого-то получится, купить или объединиться.

Переводчик DeepL

В сентябре 2017 года, анализируя конкурентов, я узнал про DeepL. Они в это время только запустились и предоставляли перевод всего на 7 языков. DeepL позиционировался как инструмент для профессиональных переводчиков, помогающий тратить меньше времени на корректуру после машинного перевода. Даже небольшое изменение в качестве перевода позволяет сэкономить много денег для компаний, занимающихся переводами. Они постоянно отслеживают API для машинного перевода от разных поставщиков используя трекеры. Качество на множестве языковых пар у всех разное и нет единого лидера.

Если какой-то сервис предложит на 1% лучше качество конкурента на одном из языков, то у него на следующий день будет сразу большой кусок рынка.

Чтобы продемонстрировать качество перевода, DeepL решил устроить тесты на некоторых языках. Оценка качества проводилась методом слепого тестирования, когда профессиональные переводчики выбирают лучший перевод из Google, Microsoft, DeepL, Facebook. По результатам победил DeepL, жюри оценило его перевод как наиболее «литературный».

Как так получилось?

Основатели DeepL владеют стартапом Linguee — крупнейшей базой ссылок на переведенные тексты. Скорее всего, у них гигантское количество датасетов, собранных парсерами, и чтобы натренировать их, нужна большая вычислительная мощность. В 2017 году у них вышла статья о том, что они собрали в Исландии суперкомпьютер в 5 петаФлопс (на тот момент он был 23-м по производительности в мире). Натренировать большую качественную модель было лишь делом времени. В том момент казалось, что даже если мы купим качественные датасеты, то все равно никогда не сможем конкурировать с ними, не имея такого супер-компьютера.

Но все изменилось в марте 2018 года. Nvidia выпускает компьютер DGX-2 размером с тумбочку и производительностью в 2 петаФлопса (FP16), который сейчас можно взять в лизинг от $5000 в месяц.

Имея такой компьютер, можно тренировать свои модели с гигантскими датасетами быстро, а также держать большую нагрузку по API. Это кардинально меняет расклад сил всего рынка стартапов машинного обучения и позволяет небольшим компаниям конкурировать с гигантами в области работы с большими данными. Это было лучшее предложение на рынке в соотношении «цена-производительность». Я начал искать информацию о статистике DeepL. У Google за 2018 год было 500 миллионов пользователей ежемесячно. У DeepL — 50 миллионов (статья от 12 декабря 2018).

Получается, что в конце 2018 года 10% от ежемесячной аудитории Google пользовались DeepL, причем они нигде особо не рекламировались. Чуть более чем за год они захватили 10% рынка, использую сарафанное радио. Я задумался. Если DeepL командой в 20 человек победил Google, имея в 2017 году машину в 5 petaFlops, а сейчас можно дешево арендовать машину в 2 petaFlops и купить качественные датасеты, насколько будет сложно добиться качества Google?

Улучшаем качество перевода

Весь 2018 год я потратил на решение проблемы качественного перевода на основных европейских языках. Думал, что ещё полгода — и всё получится. Я был очень ограничен в ресурсах, задачами по Data Science занималось всего 2 человека. Нужно было двигаться быстро. Казалось, что решение проблемы в чем-то простом. Но светлый момент всё не наступал, я не был доволен качеством перевода. Было потрачено уже около $450 тысяч, заработанных на старых переводчиках, и требовалось принимать решение, как быть дальше.

Запуская этот проект в одиночку и без инвестиций, я понял, сколько управленческих ошибок совершил. Но решение принято — идти до конца!

Мы взяли новый токенизатор, сделали препоцессинг текста, по-другому стали фильтровать и размечать данные, иначе обрабатывать текст после перевода, чтобы исправлять ошибки. Сработало правило 10 тысяч часов: было много шажков к цели, и в определённый момент я понял, что качество перевода уже достаточно для того чтобы использовать его в API для собственных приложений. Каждое изменение добавляло 2-4% качества, которых не хватало для критической массы и при которой люди продолжают пользоваться продуктом, не уходя к конкурентам.

Потом мы начали подключать различные инструменты, которые позволяли и дальше улучшать качество перевода: определитель именованных сущностей, транслитерацию, тематические словари, систему исправления ошибок в словах. За 5 месяцев этой работы качество переводов на некоторых языках стало значительно лучше и люди начали меньше жаловаться. Это был переломный момент. Ты уже можешь продать программу, и из-за того что у тебя есть свое API для перевода, можно сильно сократить расходы. Можно наращивать продажи или количество пользователей, ведь расходы будут только на сервера.

Для обучения нейронной сети нужен был хороший компьютер. Но мы экономили. Сначала мы арендовали 20 обычных компьютеров (с одной GTX 1080) и одновременно запускали на них 20 простых тестов через Lingvanex Control Panel. На каждый тест уходило по неделе, это было долго. Чтобы добиться лучшего качества, нужно было запускать с другими параметрами, которые требовали больше ресурсов. Требовалось облако и больше видеокарт на одной машине.

Мы решили взять в аренду облачный сервис Аmazon 8 GPU V100 x 4. Он быстрый, но очень дорогой. Запустили на ночь тест, а утром — счёт на $1200. В то время было очень мало вариантов аренды мощных GPU-серверов, кроме него. Пришлось отказаться от этой идеи и искать варианты дешевле. Может, попробовать собрать свой? Обзвон компаний заканчивался тем, что мы сами должны были прислать детальную конфигурацию, а они его соберут. Что лучше с точки зрения «производительность / цена» для наших задач, никто не мог ответить. Попытались заказать в Москве — наткнулись на какую-то подозрительную фирму. Сайт был качественный, отдел продаж — в теме. Но банковский перевод они не принимали, и единственным вариантом оплаты был скинуть деньги на карту их бухгалтеру.

Стали совещаться с командой и решили, что можно самостоятельно собрать компьютер с ценой до 10 тысяч долларов, который будет решать наши задачи и окупится за месяц. Комплектующие буквально скребли по сусекам: звонили в Москву, что-то заказывали в Китае, что-то в Амстердаме. Через месяц все было готово. В начале 2019 у себя дома я наконец-таки собрал этот компьютер и начал проводить много тестов, не беспокоясь, что нужно платить за аренду.

На испанском языке я начал замечать, что перевод близок к переводу Google по метрике BLEU. Но я не понимал этот язык и на ночь поставил тренироваться модель англо-русского переводчика, чтобы понять, в какой точке нахожусь. Компьютер всю ночь гудел и жарил, спать было невозможно. Нужно было следить, чтобы не было ошибок в консоли, так как периодически все зависало. Утром я запустил тест на перевод 100 предложений с длинами от 1 до 100 слов и увидел, что получился хороший перевод, в том числе на длинных строках. Эта ночь изменила всё. Я увидел свет в конце тоннеля, что все же можно когда-нибудь добиться хорошего качества перевода.

Мобильные приложения

Заработав деньги на iOS переводчике с одной кнопкой и одной функцией, я решил улучшить его качество, а также сделать версию для Android, Mac OS, Windows Desktop. Надеялся, что когда у меня будет свое API, я закончу разработку приложений и зайду на другие рынки. За то время, когда я решал задачу своего API, конкуренты ушли намного вперед. Нужны были какие-то функции, ради которых будут скачивать именно мой переводчик.

Первое, что я решил сделать, это голосовой перевод для мобильных приложений без доступа в интернет. Это было личной проблемой. Например, Вы едете в Германию, скачиваете только немецкий пакет на телефон (400 мб) и получаете перевод с английского на немецкий и обратно. На самом деле, проблема интернета в зарубежных странах стоит остро. Wifi либо нет, либо он запаролен или просто медленный, в итоге им невозможно пользоваться. Хотя качественных приложений переводчиков, которые работают только через интернет, используя API Google, даже в 2017 году были тысячи.

Я нашел ребят в Испании с хорошим опытом в области проектов по машинному переводу. Около 3 месяцев мы сообща вели исследования в области уменьшения размера модели нейронки для перевода, чтобы добиться в 150 мб на пару и потом запускать на мобильных телефонах. Размер нужно было уменьшать таким образом, чтобы в определенный размер словаря (к примеру, 30 тыс слов) вложить как можно больше вариантов по переводу слов разных длин и тематик. Позже результат наших исследований был выложен в открытый доступ и представлен на Европейской ассоциации машинного перевода в г. Аликанте (Испания) в мае 2018 года, а один из членов команды защитил по ней PhD.

Помимо перевода текста, голоса и картинок, было решено добавить перевод телефонных звонков с транскрипцией, которой не было у конкурентов. Был расчет на то, что люди часто звонят в поддержку или по вопросам бизнеса в разные страны, причем на мобильный или стационарный телефон. Тому, кому адресуется звонок, не нужно устанавливать приложение. Эта функция потребовала много времени и затрат, поэтому позже было решено вынести ее в отдельное от основного приложение. Так появился переводчик телефонных звонков.

У приложений для перевода была одна проблема — ими пользуются не каждый день. Не так много в жизни ситуаций, когда нужно переводить ежедневно. А вот если изучаешь язык, использование переводчика становится частым. Для изучения языков мы создали функцию карточек, когда слова добавляются в закладки на сайте через расширение для браузера или в субтитрах к фильму, а потом происходит закрепление знаний с помощью мобильного приложения чат-бота или приложения для умной колонки, которая будет проверять выбранные слова.

Все приложения Lingvanex связаны между собой единым аккаунтом, поэтому можно начать переводить на мобильном приложении и продолжить на компьютере. Также добавили голосовые чаты с переводом. Это будет полезно для туристических групп, когда гид может говорить на своем языке, а каждый из посетителей будет слушать в переводе. И в конце — перевод больших файлов на телефоне или компьютере.

Рынок перевода

Создавая API для своих приложений и вложив кучу денег, нужно понимать объем и перспективы рынка машинного перевода. В 2017 году был прогноз, что рынок к 2023 году станет $1,5 млрд, хотя объем рынка всех переводов будет $70 млрд (на 2023 год).

Почему такая разбежка — около 50 раз?

Допустим, лучший машинный переводчик сейчас переводит хорошо 80% текста. Остальные 20% нужно редактировать человеку. Самое большие расходы в переводе — это корректура, то есть зарплаты людей. Увеличение качества перевода даже на 1% (до 81% в нашем примере) может образно на 1% сократить расходы на корректуру текста. 1% от разницы между рынком всех переводов за вычетом машинного будет (70 — 1,5 = $68,5 млрд) или 4685 млн уже. Цифры и расчет выше даны приблизительно, чтобы передать суть. То есть улучшение качества даже на 1% позволяет значительно сэкономить большим компаниям на услугах перевода.

По мере развития качества машинного перевода все большая его часть будет заменять рынок ручного перевода и экономить на расходах по зарплате. Не обязательно стараться охватить все языки, можно выбрать популярную пару (англо-испанский) и одно из направлений (медицина, металлургия, нефтехимия и др.). 100% качества — идеальный перевод машиной по всем тематикам — недостижим в ближайшее время. А каждый следующий процент улучшения качества будет даваться труднее. Тем не менее, это не мешает рынку машинного перевода занять значительную часть общего всего рынка к 2023 году (по аналогии как DeepL незаметно отхватил 10% рынка Google), так как большие компании каждый день тестируют API различных переводчиков. И улучшение качества одного из них на процент (для какого-нибудь языка) позволит им экономить много миллионов $. Стратегия больших компаний по созданию своих наработкок opensouce начала приносить свои плоды. Стало больше стартапов, научных работ и людей в индустрии, что позволило раскачать рынок и добиваться все лучшего качества перевода, повышая прогноз по рынку машинного перевода.

Каждый год проводятся соревнования по задачам NLP, где корпорации, стартапы и университеты соревнуются у кого будет лучше перевод на определенных языковых парах. Анализируя список победителей, появляется уверенность, что небольшими ресурсами можно добиться отличного результата.

Чем мы лучше Google

За несколько лет проект вырос во много раз. Появились приложения не только для мобильных платформ, но и для компьютеров, носимых устройств, мессенджеров, браузеров, голосовых ассистентов. Помимо перевода текста был создан перевод голоса, картинок, файлов, сайтов и телефонных звонков.

Вначале я планировал делать свое API для перевода, чтобы использовать только для своих приложений. Но потом решил предложить его всем желающим. Конкуренты ушли вперед, и нужно было не отставать. До этого времени я управлял всем в одиночку как индивидуальный предприниматель, наняв людей на аутсорсе. Но сложность продукта и количество задач начали быстро расти, и стало очевидно, что нужно делегировать функции и быстро нанимать людей в собственную команду в своем офисе. Я позвонил другу, он уволился с работы и принял решение открыть в марте 2019 года компанию Lingvanex.

До этого момента я создавал проект, нигде не рекламируясь, и когда решил собрать свою команду, столкнулся с проблемой поиска. Никто не верил, что это вообще можно сделать, и не понимал зачем. Пришлось собеседовать многих людей и каждому по 3 часа рассказывать о тысячах неочевидных деталей.

Когда вышла первая статья о проекте, стало проще. Мне всегда задавали один вопрос:

«Чем вы лучше Google?»

В данный момент наша цель — добиться качества перевода Google общей тематики на основных европейских и азиатских языках и после этого предоставлять решения для:

1. Перевода текста и сайтов через наше API втрое дешевле конкурентов, предоставляя отличный сервис поддержки и простую интеграцию. Например, стоимость перевода Google $20 за миллион символов, что получается очень дорого при значительных объемах.
2. Качественного тематического перевода документов по определенным тематикам (медицина, металлургия, юриспруденция и так далее) по API, в том числе c интеграцией в инструменты для профессиональных переводчиков (типа SDL Trados).
3. Интеграция в бизнес-процессы предприятий для запуска моделей перевода на их серверах по нашей лицензии. Это позволяет сохранить приватность данных, не зависеть от объема переведенного текста и оптимизировать перевод под специфику конкретной компании. Можно сделать качество перевода лучше конкурентов на определенные языковые пары или темы. Можно и на все. Это вопрос ресурсов компании.

При достаточных инвестициях с этим проблем нет. Что и как делать — известно, просто нужны рабочие руки и деньги. На самом деле рынок NLP растет очень быстро по мере того, как совершенствуется распознавание, анализ речи, машинный перевод, и может принести хорошую прибыль для небольшой команды.

Весь хайп тут начнется через 2-3 года, когда сегодняшняя раскрутка рынка большими компаниями принесет свои плоды. Начнется череда сделок по слиянию / поглощению. Главное в этот момент — иметь хороший продукт с аудиторией, который можно продать.

Результат

За все время тестовые приложения принесли более 1 миллиона долларов, из которых большая часть потрачена на то, чтобы сделать свой переводчик. Сейчас очевидно, что все можно было сделать гораздо дешевле и лучше.

Было сделано много управленческих ошибок, но это опыт, а тогда советоваться было не с кем. В статье описана очень маленькая часть этой истории и иногда может быть непонятно, почему принимались те или иные решения. Задавайте вопросы в комментариях.

Ссылки на новые программы, которые разрабатывались в течении 3 лет и в которые были вложены деньги. Если кто хочет увидеть старые тестовые приложения, про которые шла речь в начале статьи (где были заработаны деньги и 35 млн скачек) — пишите в личку.

На данный момент мы не добились качества перевода Google, но я не вижу никаких проблем это сделать если в команде будет хотя бы несколько специалистов по Natural Language Processing. Сейчас лучше всего наш переводчик работает с английского языка на немецкий, испанский, французский. По ссылке можно найти демонстрацию перевода.

Если есть идеи совместных партнерств и предложений — пишите в личку, добавляйте в Facebook, LinkedIn.

🥇 Двоичный переводчик ▷ Преобразование двоичного файла в текст!

У вас есть двоичный код , и вы хотите, чтобы преобразовал его в текст , чтобы знать, что это значит?

Ниже представлен бесплатный двоичный переводчик , многие находят его очень удобным в использовании.

И если вы хотите узнать, как преобразовать двоичный код в текст, прочтите или просмотрите наш учебник о процессе преобразования двоичного кода в текст.

Оцените этот конвертер

Как пользоваться двоичным переводчиком?

1. Запишите или вставьте двоичный код в первое поле.
2. Нажмите кнопку «Перевести», чтобы преобразовать двоичный код в текст.
3. Выходной текст в формате ASCII появится во втором поле.
4. При желании вы можете скопировать вывод в буфер обмена или сохранить его как файл на вашем устройстве.

Существует также переводчик текста в двоичный код, который можно использовать для преобразования любого текста в двоичный код .

Psst! Внизу главной страницы есть сообщение для вас в двоичном формате, почему бы вам не попытаться его расшифровать?

Как преобразовать двоичный файл в текст (ASCII)

Существует несколько методов онлайн-обучения преобразованию двоичного кода в текст, независимо от того, хотите ли вы научиться самостоятельно или использовать двоичный онлайн-конвертер, который сделает это за вас.Ищете преобразователь двоичного кода в текст ? Вы можете использовать найденный здесь или стать вашим собственным двоичным переводчиком текста.

Двоичная система может показаться сложной: 0100100001101001 — как мы должны это читать без двоичного декодера? И зачем нам переводить строку из единиц и нулей в текст, если доступны калькуляторы двоичного кода в текст? Есть множество причин, по которым вы можете захотеть научиться переводить двоичный файл в текст. Но знание того, как преобразовывать двоичный файл в текст, — это довольно крутой навык компьютерщика, который можно добавить в свой арсенал.

Видео-кредит

Обратите внимание, что это работает для двоичных с по Английский с использованием кодировки ASCII или американского стандартного кода для кодирования обмена информацией. Преобразование двоичного кода в ASCII — это еще один способ сказать, что мы собираемся преобразовать двоичный код в текст.

Из основного десятичного числа в двоичное

Чтобы понять текстовое представление двоичного кода, вам необходимо знать основы преобразования двоичного кода в десятичное.Как только вы это сделаете, научиться читать двоичную систему счисления так же просто, как сосчитать до 26; количество букв английского алфавита. Мы расскажем, как преобразовать двоичное в десятичное.

Одна буква, представленная в двоичном формате, состоит из восьми цифр или битов. В этом примере воспользуемся двоичной цифрой 01000011 . Вы можете ссылаться на преобразователь двоичного кода в ASCII на этой странице, читая это руководство.

Как нам получить из этого десятичную дробь? Нам нужно использовать степень двойки, чтобы построить десятичную дробь.Чтобы легко это представить, давайте запишем нашу двоичную цифру и над ней присвоим каждой цифре степень двойки. Начните с 2 ⁰ справа и двигайтесь налево.

Теперь давайте посмотрим, какие степени двойки обозначены цифрой 1. У нас есть 2 ⁶ (64), 2 ¹ (2) и 2 ⁰ (1), все обозначены 1, поэтому мы ‘ re потребуются только степени 2. Мы сложим их вместе, чтобы получить десятичный результат, равный 67.

Так как это соотносится с буквой, тем более, что в английском алфавите всего 26? Теперь, когда вы понимаете основы десятичного преобразования, мы можем взять первые три цифры в строке из уравнения .При использовании двоичного переводчика в английский первые три двоичные цифры указывают, является ли буква прописной или строчной . Давайте сделаем десятичное преобразование, но на этот раз проигнорируем первые три цифры.

Итак, единственными степенями двойки, которые мы использовали, были 2 ¹ и 2 ^0, , которые равны 2 и 1. Мы снова сложим их, чтобы получить десятичную дробь. Отсюда нам нужно запомнить только буквы английского алфавита и номера, которым они соответствуют, если вы перечислите их в числовом порядке.Рассмотрим A = 1, B = 2, C = 3 и так далее.

Помните, как мы сказали, что первые три цифры в строке указывают регистр буквы? 010 — прописные, а 011 — строчные. Итак, мы уже знаем, что наша буква будет в верхнем регистре, поскольку она начинается с 010. Теперь давайте просто возьмем десятичную дробь, полученную из остальной части строки; 3. Какая третья буква в алфавите? Это C. Итак, вывод ASCII для 01000011 — это прописная буква C .

Давайте посмотрим на более длинную строку из прошлого: 0100100001101001 . Для всего, что превышает восемь цифр, нам нужно разделить строку на отдельные байты по восемь цифр (бит) в каждом. Мы можем превратить нашу строку в такую: 01001000/01101001 . Транслятор двоичного кода может помочь разбить байты на более читаемый контекст.

Нам нужно найти десятичные значения этих двух строк по отдельности. Начнем с 01001000 . Помните, что мы не будем присваивать степени двойки первым трем цифрам, потому что они нам не нужны, чтобы найти десятичную дробь в текстовых целях.Нам нужно только знать, что 010 будет означать, что наша первая буква является прописной.

Десятичный вывод для первой строки: 8 . Какая восьмая буква в алфавите? Это H .

Теперь давайте расшифруем вторую строку. Наши первые три цифры — 011 , поэтому мы знаем, что это будет нижний регистр. Просто найдите десятичный вывод для оставшихся пяти цифр.

Если у вас 9, значит, вы правильно поняли. 9 соответствует и .Мы знаем, что это строчные буквы и . Сложите их вместе, и мы получим « Hi ».

Привет! Теперь вы знаете, как преобразовать двоичный код в текст . Теперь, когда вы знаете основы, вы можете попрактиковаться с двоичным переводчиком.

Вопросы и ответы о преобразовании двоичного кода в текст

👉 Как пользоваться двоичным переводчиком?

Двоичный переводчик на ConvertBinary.com действительно прост в использовании.

Просто выполните следующие действия: введите (или вставьте) двоичный код в первое поле, затем нажмите кнопку Translate .

Двоичный перевод в текстовую строку сразу появится под кнопкой преобразования.

✏️ Как преобразовать двоичный формат в текст?

Для преобразования двоичного файла в текст у вас есть два варианта: вы можете либо использовать онлайн-переводчик (например, тот, который предоставляется бесплатно на ConvertBinary.com), либо вы можете сделать это вручную .

Если вы хотите научиться преобразовывать двоичный код в текст вручную, вы можете прочитать это руководство или посмотреть соответствующее руководство .

⚙️ Как работает двоичный переводчик?

Это очень просто: сначала он преобразует каждое двоичное число в десятичное , при условии, что двоичное число состоит из 8 цифр (это потому, что ASCII использует 8 бит для представления символа).

Затем он обращается к таблице символов ASCII, чтобы определить символ, соответствующий этому числовому коду ASCII.

Наконец, он просто печатает соответствующий символ.

📄 Могу ли я преобразовать текст в двоичный код?

Конечно! Вы можете кодировать любой простой текст в двоичный код, используя Text to Binary Converter в ConvertBinary.com.

Двоичный код в таблицу ASCII

9019 9019 9019 9019 9019 9019 9019

8

9019 9019 9019 9019 9019 9019 9019 9019 9019 9019 9019

9019

28

35

46

90 192

[

103

9019 6D

115

73

 $ pip install googletrans
 

 >>> из переводчика импорта googletrans
>>> переводчик = Переводчик ()
>>> translator.translate ('안녕하세요.')
# <Переведено src = ko dest = en text = Добрый вечер. произношение = Добрый вечер.>
>>> translator.translate ('안녕하세요.', dest = 'ja')
# <Переведено src = ko dest = ja text = こ ん に ち は。 произношение = Kon'nichiwa.>
>>> translator.translate ('veritas lux mea', src = 'la')
# <Переведено src = la dest = en text = Истина мой свет произношение = Истина мой свет>
 

 >>> из переводчика импорта googletrans
>>> переводчик = Переводчик (service_urls = [
      'translate.google.com',
      'translate.google.co.kr',
    ])
 

 >>> translations = переводчик.translate (['Быстрая коричневая лиса', 'перепрыгивает', 'Ленивая собака'], dest = 'ko')
>>> для перевода в переводах:
... печать (translation.origin, '->', translation.text)
# Быстрая коричневая лисица -> 빠른 갈색 여우
# перепрыгивает -> 이상 점프
# ленивая собака -> 게으른 개
 

 >>> из переводчика импорта googletrans
>>> переводчик = Переводчик ()
>>> переводчик.обнаружить ('이 문장 은 한글 로 쓰여졌 습니다.')
# <Обнаруженный язык = ko достоверность = 0,27041003>
>>> translator.detect ('こ の 文章 は 日本語 で 書 か れ ま し た。')
# <Обнаруженный язык = ja достоверность = 0,64889508>
>>> translator.detect ('Это предложение написано на английском языке.')
# <Обнаруженный язык = en достоверность = 0,22348526>
>>> translator.detect ('Tiu frazo estas skribita en Esperanto.')
# <Обнаруженный язык = уверенность eo = 0.10538048>
 

 $ перевести -h
использование: перевести [-h] [-d DEST] [-s SRC] [-c] текст

Python Google Translator как инструмент командной строки

позиционные аргументы:
  текст Текст, который нужно перевести.необязательные аргументы:
  -h, --help показать это справочное сообщение и выйти
  -d DEST, --dest DEST Целевой язык, который вы хотите перевести.
                        (По умолчанию: en)
  -s SRC, --src SRC Исходный язык, который вы хотите перевести. (По умолчанию:
                        авто)
  -c, --detect

$ translate "veritas lux mea" -s la -d en
[veritas] veritas lux mea
    ->
[ru] Истина - мой свет
[произн.] Истина - мой свет

$ translate -c "안녕하세요."
[ко, 1] 안녕하세요.
 

 Лицензия MIT (MIT)

Авторские права (c) 2015 Сухун Хан

Разрешение предоставляется бесплатно любому лицу, получившему копию.
этого программного обеспечения и связанных файлов документации («Программное обеспечение») для работы с
в Программном обеспечении без ограничений, включая, помимо прочего, права
использовать, копировать, изменять, объединять, публиковать, распространять, сублицензировать и / или продавать
копий Программного обеспечения и разрешить лицам, которым Программное обеспечение
предоставлены для этого при соблюдении следующих условий:

Вышеупомянутое уведомление об авторских правах и это уведомление о разрешении должны быть включены во все
копии или существенные части Программного обеспечения.ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЯЕТСЯ «КАК ЕСТЬ», БЕЗ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ, ЯВНЫХ ИЛИ
ПОДРАЗУМЕВАЕТСЯ, ВКЛЮЧАЯ, НО НЕ ОГРАНИЧИВАЯСЬ, ГАРАНТИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ЦЕННОСТИ,
ПРИГОДНОСТЬ ДЛЯ КОНКРЕТНОЙ ЦЕЛИ И ЗАЩИТА ОТ ПРАВ. НИ В КОЕМ СЛУЧАЕ
АВТОРЫ ИЛИ ДЕРЖАТЕЛИ АВТОРСКИХ ПРАВ НЕСУТ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ ЗА ЛЮБЫЕ ПРЕТЕНЗИИ, УБЫТКИ ИЛИ ДРУГИЕ
ОТВЕТСТВЕННОСТЬ, ВЫЯВЛЯЮЩАЯСЯ ЛИ В РЕЗУЛЬТАТЕ ДОГОВОРА, ПРАКТИКИ ИЛИ ИНЫМ ОБРАЗОМ,
БЕЗ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИЛИ В СВЯЗИ С ПРОГРАММНЫМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ, ИЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЛИ ДРУГИМИ ДЕЛАМИ
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ.