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实践整理:日语考试注意

上周日刚刚参加了N4考试,之前一直对日语考试有很多疑惑,终于亲自参加了,种种问题明白了,这里整理一下,备解他人之惑。 实际上随着日语能力改革(主要多出N5和调整难度)后,听力涂卡也更加回归人性化了。

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微信图片翻译技术优化之路

随着翻译质量的提升,微信翻译的应用形态从文本逐步扩展到图片、语音、网页、文档、视频等众多场景。本文以微信图片翻译为例介绍近一年的技术优化。 微信图片翻译 1.0 首先简要介绍微信图片翻译 1.0 版本的技术方案,重点梳理其中的关键问题。 1.0 版本中微信图片翻译采用相对简单的方案,主要分为两个模块:后台 Server 负责图片的文字识别、段落合并、段落翻译等,客户端根据文字识别和翻译结果渲染生成翻译图片。 从文章最开始微信图片翻译 1.0 版本的 badcase 可以发现,图文合成的结果对于最终的图片翻译体验尤为重要。 同时对于微信图片翻译 2.0 和 1.0 版本,人工评估 GSB,2.0 版本提升显著,结果如下: 图片翻译 2.0 版本已上线到微信 iOS 客户端,体验方式:微信聊天框点击图片选择翻译、扫一扫图片翻译等入口

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    Taro + 小程序云开发实战|日语用例助手

    我结合这两者,使用cheerio和superagent 抓取了用例.jp, 开发了一个《日语用例助手》。

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    Python批量图片识别并翻译——我用python给女朋友翻译化妆品标签

    我打算开发一个能批量翻译图片的demo,把家里的各种化妆品都翻译好。 机智如我,是不会自己从训练模型做起的,打开有道智云的友好的AI接口页面 ,果然有图片翻译服务,体验了一下可是真不错,于是果断使用。 make up for ever 虽然没翻译成玫珂菲,哈哈哈但是关键词长期保湿、固定喷雾都翻译出来了~~棒 这个更是不明觉厉,韩文、英文混合都能翻译~~~ 樱花水的表现也不错哦~ 再乱入一个开起来更像包装盒的图片识别 具体个人注册的过程和应用创建过程详见文章分享一次批量文件翻译的开发过程 开发过程介绍 1、api接口介绍 先介绍下该工程的核心部分,有道智云图片翻译服务的调用接口 API HTTPS地址:https: transclass.py实现了图片读取、处理等逻辑,最后通过pictranslate.py中的方法来调用图片翻译API。

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    PJS:音素平衡的日语歌唱语音语料库(CS S)

    本文提出了一个免费的日语歌唱语音语料库,可用于具有高度实用性和可复制性的歌唱语音合成研究。 原文作者:Junya Koguchi, Shinnosuke Takamichi 原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.02959 PJS:音素平衡的日语歌唱语音语料库(

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    成为0.01%!利用TensorFlow.js和深度学习,轻松阅读古草体文字

    20世纪之后现代日语逐渐普及,“古草体”因不便在现代印刷体系里使用,逐渐被人们遗忘,导致现在即使保存有数万份古草体书写的书籍,能够阅读的人也是寥寥。 将明治时代的“古草体”转换为现代日语 塔琳女士还介绍了进行本次项目的原因:“东京神保町的二手书店里面有数千本古籍在售卖,很容易就能买到。 该系统利用深度学习(U-Net)来学习国家文献研究博物馆所拥有的“古草体”的数据,然后将“古草体”翻刻为现代日语。 ? 谷歌翻译APP有一个功能是把图片里OCR识别到的文字转换为其他语言,KuroNet与此类似,把古文本的照片进行OCR识别,转换为现代日语,一页只需2秒,非常迅速,翻刻一本“古草体”书籍大概需要1个小时。 KuroNet2秒就“翻译”完一页 ? “翻译”一本古文需要一个小时,正确率为85% 这样进行“翻译”的话正确率为85%。

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    iOS Storyboard创建APP 的国际化操作

    首先给你的项目添加 你需要的语言,我这里添加的是日语,当然不是我喜欢日语,我是想看看岛国剽窃的大中华的多少文字!!(其实,纯属无聊,哈哈)。。。 ? 特别强调!!   选中之后就可以点击  info  去寻找 Localizations 这一项,在里面添加你需要的相应的国际化语言,比如,宝宝添加的 “日语”! ?       点击(Japanese)文件进去,哎呀··自己用  Storyboard 创建的那些UI 上面的标题 还有其他文字都帮我翻译好了,可惜,翻译的是什么鬼!! 你改完之后 把你的模拟机的语言环境改成日语的去看看,没问题了! 大家对比一下在简体中文环境下和日语环境下的不同吧。 ? ? 上面就是一些简单的国际化的操作,其实还有 图片的国际化处理,比较的少见,但知道有这个处理,有需要的就可以做相应的处理了。

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    B站UP主自制OCR翻译器,自动截屏翻字幕,还是论文阅读神器 | 亲测好用

    使用方法 这个OCR翻译利用了百度AI的文字识别,通过识别图片上的外文文字进翻译。 下载之后,是这样的。 ? 使用之前,需要进行一系列的参数设定,也就是点击左边第二个设置键。 下一页是翻译器设定,选择你想要使用的翻译源,共有12个。 公共翻译和网页翻译是可以直接使用的,私人翻译就是前一页设置,需要自行注册API码。 还有翻译的原语言(目前只支持英语、日语和韩语),自动翻译时间的设定。 ? 接下来,就是翻译样式,选择颜色、字体大小、字体样式等。 ? 还有其他设定。 ? 既然,前面已经试过了日语的生肉视频、游戏,那么我们就实测一下PDF版的翻译。 在此之前,我选择了公共有道、网页腾讯、私人百度。设置颜色如下: ? 翻译语言为英语,设定快捷键,截图选择A,翻译选择S。 (如果看不太清楚的话,可以适当调整位置和透明度) 除了翻译以外,还可以顺便对比一下几家翻译的水平~ 对了,你觉得哪家翻译的最好?或者,你还有更好的翻译软件?

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    程序员是一个什么能力都可以发挥作用的平台

    博客里不但文章是自己写的,里面的HTML,SCRIPT,背景图片,LOGO,甚至鼠标图标都是自己做的,网页三剑客非常熟练,所以大家束手无策的时候,一个鼠标图标对于我却是手到擒来,小菜一碟。 在东软工作3个月的时候,公司里举行日语演讲比赛。我当时也就学了3个月日语,虽然很奇迹的跳过日语四级考试,直接考过了公司的日语三级考试。 但是这个比赛是公司里相当重视的一个比赛,好多专业的翻译都要靠这个比赛脱颖而出,麻雀变凤凰。但是当时我得了三等奖,成了公司里上上下下都知道的传说中的人物。靠的是什么呢? 去了人人网之后,我感觉自己大概是里面技术最烂的一个,因为之前都是被当翻译用的,基本没写过代码。但是我却很快的站稳了脚跟。因为我总是用自己的能力做一些对大家有用的事儿。

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    翻译翻译,什么叫多态!

    上面的例子就是多态,多态就是同一个行为 eat(),作用在不同的对象上(Cat、Pig),会有不同的表现形式(猫吃老鼠,猪吃草)。

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    日本机器翻译第一人长尾真逝世!首个提出基于实例的机器翻译方法

    长尾真认为,初学英语的日本人总是记住一些最基本的英语句子以及一些相对应的日语句子,他们要对比不同的英语句子和相对应的日语句子,并由此推论出句子的结构。 参照这个学习过程,在机器翻译中,如果我们给出一些英语句子的实例以及相对应的日语句子,机器翻译系统来识别和比较这些实例及其译文的相似之处和相差之处,从而挑选出正确的译文。 此外,1982年至1986年,长尾真在Mu机器翻译项目上发挥了重要作用。这是一个基于迁移模型的翻译系统,用于翻译自然科学领域的技术论文摘要,是世界上第一个成功实现日语与英语互翻的机器翻译系统。 要知道,日语与英语的语法结构完全不同,机器翻译的实现难度可想而知。 长尾真教授致力于日语语言技术与方法的创新。上世纪90年代初,他开发了名为“JUAMN”的日语词法分析工具。 日语的拼写无法百分百标记单字边界,词法沾着,而JUAMN是第一个能够与日语分割与词法分析结合在一起的工具包。他的工作能够同时进行日语单字分割、词法分析与POS标记。

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    翻译翻译,什么叫接口!

    我们知道抽象类里面可以有普通方法也可以有抽象方法,子类继承抽象类必须要实现父类的抽象方法。

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    翻译翻译,什么叫继承!

    这让我想起了电影《西虹市首富》,处于人生低谷期的王多鱼偶然间继承了二爷遗产,从此走向人生巅峰。

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    B站UP主自制的开源OCR翻译器走红Github,用一次就粉了

    OCR翻译器配置有自动翻译模式; 需要联网,可能视网速不同翻译速度有差; 这个OCR翻译利用了百度AI的文字识别,通过识别图片上的外文文字进翻译,使用方法十分简单: ? 就连翻译样式也可以自定义设置,设定不同翻译翻译时的文字颜色,字体样式,以及翻译时是否显示原文,是否将原文自动复制到剪贴板。 当然,还有其他的一些设置,比如你还可以启用竖排文字翻译模式。 ? 简单来说,该软件为OCR翻译器,OCR利用了百度AI的文字识别,原理为通过识别图片上的外文文字并进行翻译。 它不仅适用于galgame、rpg游戏、模拟器游戏、外文视频、网页游戏、pdf图片版文献等等,还适用于一切能显示在电脑屏幕上的文字。 支持的语种,目前仅支持日语、英语、中文,相信后期创建者会持续完善,加入更多语言支持。 PantsuDango为什么要创建这个项目?

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    翻译翻译,什么叫final!

    final 就相当于一把锁,而且这把锁的钥匙还丢了,所以被他修饰的所有东西都是最终的。

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    AI角 | AI challenger零样本学习算法大赛报名开启,数据集开放

    零样本学习竞赛同样发布大规模图像属性数据集,包含78017张图片、230个类别、359种属性。 例如识别一张斑马的图片,但在训练时没有训练过斑马的图片。那么我们可以通过比较这张斑马图片中包含的属性和各个类别的属性定义,进而在属性空间中找到与该测试图片相近标签,即为该图片的标签。 北大硕士赵波表示,在一些场景下,如细粒度物体识别、任意语言之间的翻译等,难以获得足够的有标注的数据来训练识别或预测模型。 因此,零样本学习具有重要的研究意义和广泛的应用场景。 未知语言翻译 ? 比如说要进行三种语言之间的翻译,按照传统的方法需要分别训练六个网络,在日语和韩语之间没有那么多样本的情况下,训练英语→特征空间→日语,韩语→特征空间→英语这两个网络,那么就可以自动学会韩语→特征空间→日语这个翻译过程

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      腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。

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