Help:Extension:Translate/Translation memories/uk

Пам'ять перекладів розширення Translate підтримує ElasticSearch. Ця сторінка має на меті надати вам інсталяцію ElasticSearch та детальніше вивчити її характеристики.

На відміну від інших засобів перекладу, наприклад зовнішніх служб машинного перекладу пам’ять перекладів постійно оновлюється новими перекладами у вашій вікі. Розширений пошук у перекладах також доступний на сторінці Special:SearchTranslations, якщо ви вирішите використовувати ElasticSearch.

Порівняння
Бекенд бази даних використовується за замовчуванням: він не має залежностей і не потребує налаштування. Бекенд бази даних не може бути спільним між кількома вікі, і він не масштабується до великої кількості перекладеного вмісту. Тому ми також підтримуємо ElasticSearch як бекенд. Також можна використовувати пам’ять перекладів іншої вікі, якщо їхній веб-API відкритий. На відміну від ElasticSearch, віддалені бекенди не оновлюються перекладами з поточної вікі.

Вимоги


Бекенд ElasticSearch
ElasticSearch відносно легко налаштувати. Якщо він недоступний у ваших дистрибутивних пакетах, ви можете отримати його з їхнього веб-сайту. Вам також потрібно буде отримати розширення Elastica. Нарешті, див. , щоб отримати конкретну конфігурацію, необхідну для Перекладача.

Скрипт завантаження створить необхідні схеми. Якщо ви використовуєте бекенд ElasticSearch з кількома вікі, вони за замовчуванням використовуватимуть пам’ять перекладів, якщо ви не встановите параметр індексу в конфігурації.

Під час оновлення до наступної основної версії ElasticSearch (наприклад, оновлення з 2.x до 5.x) настійно рекомендуємо прочитати примітки до випуску та документацію щодо процесу оновлення.

Встановлення
Після встановлення вимог інсталяція вимагає від вас налаштувати конфігурацію, а потім виконати завантаження.

Конфігурація
Усі допомоги перекладу включно з пам'яттю перекладу налаштовуються у налаштуваннях конфігурацій.

Основна серверна частина пам’яті перекладів має використовувати ключ. Основний серверний сервер отримує оновлення перекладів і використовується Special:SearchTranslations.

Приклад конфігурації TTMServers:

Можливі ключі і значення:

В даний момент для бекенда бази даних підтримується лише MySQL.

Bootstrap
Після того, як ви вибрали ElasticSearch та налаштували вимоги та конфігурацію, запустіть, щоб завантажити пам’ять перекладів. Завантаження також необхідне при зміні серверної частини пам'яті перекладів. Якщо ви використовуєте спільну серверну пам’ять перекладів для кількох вікі, вам потрібно буде завантажити кожну з них окремо.

Сайтам із великою кількістю перекладів варто розглянути можливість використання кількох потоків із параметром, щоб прискорити процес. Час значною мірою залежить від того, наскільки повною є статистика завершення групи повідомлень (неповні будуть розраховані під час завантаження). Нові переклади автоматично додаються за допомогою гачка. Нові джерела (визначення повідомлень) додаються, коли створюється перший переклад.

Bootstrap виконує такі дії, які інакше не відбуваються:
 * додавання та оновлення схеми пам'яті перекладів;
 * заповнення пам'яті перекладів наявними перекладами;
 * очищення невикористаних записів перекладів шляхом очищення та повторного заповнення пам'яті перекладів.

Коли переклад повідомлення оновлюється, попередній переклад видаляється з пам’яті перекладів. Однак, коли переклади оновлюються відповідно до нового визначення, додається новий запис, але старе визначення та його старі переклади залишаються в базі даних до очищення. Коли повідомлення змінює визначення або видаляється з усіх груп повідомлень, нічого не відбувається негайно. Збереження перекладу як нечіткого не додає новий переклад і не видаляє старий у пам’яті перекладів.



Доступ до TTMServer через API
Якщо Ви хотіли б впровадити власний сервіс TTMServer, тут подано деякі технічні параметри.

Параметри запиту:

Ваш сервіс повинен прийняти такі параметри:

Ваш сервіс повинен надавати об'єкт JSON, що мусить мати ключ  з масивом об'єктів. Ці об'єкти повинні містити такі дані:

Приклад:


 * URL: http://translatewiki.net/w/api.php?action=ttmserver&sourcelanguage=en&targetlanguage=fi&text=january&format=jsonfm
 * Повертає:



Бекенд бази даних
Backend містить три таблиці:,   і. Вони відповідають джерелам, цілям та повному тексту. Ви можете знайти визначення таблиць у. Джерела містять усі визначення повідомлень. Незважаючи на те, що зазвичай вони написані тією ж мовою, скажімо, англійською, мова тексту також зберігається, крім рідкісних винятків.

Кожен запис має унікальний id і два додаткові поля, «length» і «context». «Length» використовується як перший фільтр довжини, так що при подачі запиту не треба порівнювати текст, який ми шукаємо, з кожним записом у базі даних. У «context» прописується назва сторінки, з якої цей текст, наприклад «MediaWiki:Jan/en». Виходячи з цієї інформації, ми можемо видати підказку на «MediaWiki:Jan/de», що дає можливість перекладачам швидко працювати, та й просто визначати, де використано такий вид перекладу.

Другий крок фільтрації забезпечується повнотекстовим пошуком. Визначення змішані за спеціальним алгоритмом. Спершу текст розбивається на сегменти (слова) з допомогою  MediaWiki. Якщо сегментів достатньо, відсівається все, що не є літерами слів, і впорядковується. Потім беремо перші десять унікальних слів довжиною щонайменше 5 байтів (5 букв англійською, але навіть і менші слова у мовах з мультибайтними кодовими точками). Ці слова потім зберігаються у повнотекстовому індексі для подальшої фільтрації у довших рядках.

Коли ми відфільтрувати список кандидатів, дістаємо з цільової таблиці те, що співпадає. Потім застосовується алгоритм відстані редагування Левенштейна для останнього фільтрування і ранжування. Давайте визначимо:


 * E : відстань редагування
 * S : текст, для якого шукаються підказки
 * Tc : текст підказки
 * To : вихідний текст, перекладом якого є Tc

Якість підказки Tc обраховується як E/min(length(Tc),length(To)). Залежно від довжини (length) рядків, ми користуємося або вбудованою функцією Левенштейна PHP, або, якщо будь-який з рядків довший, ніж 255 байтів, реалізацією алгоритму Левенштейна. It has not been tested whether the native implementation of levenshtein handles multibyte characters correctly. This might be another weak point when source language is not English (the others being the fulltext search and segmentation).