МЕТОДИКА ПОБУДОВИ ПРОГРАМНИХ КОМПЛЕКСІВ НА ПРИКЛАДІ ВІДКРИТОЇ КРОСПЛАТФОРМНОЇ ОНЛАЙН-СИСТЕМИ ДЛЯ ПЕРЕКЛАДУ ТЕКСТУ

Ганна Сергіївна Погромська; Наталя Анатоліївна Махровська

doi:10.28925/2414-0325.2021.1112

Автор(и)

Ганна Сергіївна Погромська Миколаївський обласний інститут післядипломної педагогічної освіти https://orcid.org/0000-0002-6779-3995
Наталя Анатоліївна Махровська Миколаївський обласний інститут післядипломної педагогічної освіти https://orcid.org/0000-0001-9603-6902

DOI:

https://doi.org/10.28925/2414-0325.2021.1112

Ключові слова:

онлайн-перекладачі, розробка кросплатформної системи, С , Qt, Google API, сирцевий код

Анотація

Проаналізовано популярні онлайн-перекладачі Google Translate, Bing Translator, DeepL Translator і Apertium iз метою порівняння їх інтерфейсів та функціональних можливостей. Досліджено переваги використання мови С++ та обґрунтовано вибір кросплатформного фреймворку Qt серед інших аналогів як такого, що задовольняє поставленим вимогам до розробки власного програмного продукту. Методологічну основу в аспекті розроблення програми складають методи об’єктно-орієнтованого програмування та використання інтерфейсу прикладного програмування. Представлено етапи розроблення та можливості онлайн-системи Crow Translate для перекладу тексту: інтерфейс прикладного програмування для перекладу, особливості реалізації програмної системи мовою С++ у фреймворку Qt, базові команди консольного інтерфейсу, функціональні можливості графічного інтерфейсу для озвучування та перекладу, варіанти вибору налаштувань, можливості локалізації та способи поширення пропонованої програми Crow Translate. У ході розроблення системи розділено реалізацію процесу перекладу та інтерфейсу програми на два окремих проєкта. Особливістю створеного проєкту є розробка окремої бібліотеки QOnlineTranslator для перекладу тексту, яка є вільним програмним забезпеченням та опублікована на сторінці GitHub під ліцензією GPL v3 для використання у будь-яких аналогічних проєктах. Описано деталі реалізації запропонованої бібліотеки та її основні функції. Висока якість перекладу у пропонованому продукті забезпечується завдяки використанню інтерфейсу Google. Передбачено можливість роботи в режимі словника під час уведення одного слова або фрагментів тексту. Для одного слова додатково відображаються різні варіанти перекладу та є підтримка відображення транслітерації. Під час розроблення програмного продукту враховано отримання перекладу у вікні, що спливає без додаткових переходів у браузер або інші додатки У результаті отримано відкритий кросплатформний програмний продукт, який має зручний доступ до перекладу виділеного тексту в будь-якому додатку та потребує невеликого обсягу оперативної пам’яті.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Ганна Сергіївна Погромська, Миколаївський обласний інститут післядипломної педагогічної освіти

Доцент, кандидат педагогічних наук, доцент кафедри теорії й методики природничо-математичної освіти та інформаційних технологій

Наталя Анатоліївна Махровська, Миколаївський обласний інститут післядипломної педагогічної освіти

Кандидат фізико-математичних наук, доцент кафедри теорії й методики природничо-математичної освіти та інформаційних технологій

Посилання

Арестова, А. А.. Сравнительный анализ систем машинного перевода. Вестник ВолГУ. 2015, Вып. 13. C. 105–109.

Горелик, П. Л. Использование ресурсов сети Интернет при переводе медицинского текста (на материале английского языка). Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2014. № 7. С. 295–298.

Денисова Д. С. Современные системы машинного перевода. Статический машинный перевод. Синергия наук. 2018. № 19. С. 1425–1434.

Максименко О. И., Чинина, Д. С. Обзор системы машинного перевода «Google-переводчик» (на примере финского языка). Science Time. 2014. № 5. С. 133–139.

Назарчук Ю. И Сравнительная характеристика автоматизированных систем CAT и TRADOS, используемых в переводческой деятельности. Современные лингвистические и методико-дидактические исследования. 2017. № (34). С. 180–189.

Усов С. С. Использование современных технологий в изучении лексики английского языка. Синергия наук. 2018. № 19. С. 1387–1392.

Кадникова О. В., Крамаренко, В. А. Преимущества и недостатки машинного перевода на примере популярных on-line переводчиков. Филологический аспект. 2017. № 6 (26). С. 86–96.

Banik D., Ekbal A., Pushpak, A., Statistical machine translation based on weighted syntax-semantics, Sadhana. Academy Proceedings in Engineering Sciences. 2020. Volume 45. Issue 1. P. 191.

Abarghooei M. Designing a Cross-Platform Mobile Learning System. Lecture Notes on Software Engineering. 2015. Vol. 3. No. 3. Р. 195–198.

Ronglong S., Arpnikanondt, C. An open-source cross-platform universal messaging system with feedback support. Journal of Systems and Software. 2016. Volume 117. Р. 30–54.

Heitkötter H., Hanschke S., Majchrzak, T. A. Evaluating cross-platform development approaches for mobile applications. Lecture Notes in Business Information Processing. 2013. Volume 140. Р. 120–138.

Microsoft Translator. Microsoft. URL: https://translator.microsoft.com/ru/apps/

Client for Google Translate. TranslateClient. URL: http://translateclient.com/

QTranslate. QuestSoft. URL: https://quest-app.appspot.com

Компьютерный перевод от Trident Software. Pragma. Trident Software. URL: http://www.translate.ua

Translate Shell. Soimort. URL: https://www.soimort.org/translate-shell/

Most Popular Technologies: Programming, Scripting, and Markup Languages. Stack Overflow. URL:. https://insights.stackoverflow.com/survey/2018/#technology-programming-scripting-and-markup-languages

Octoverse. GitHub. URL: https://octoverse.github.com/

QOnlineTranslator. Shatur95. URL:https://github.com/Shatur95/QOnlineTranslator

GPL v3. GNU. URL: https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.en.html

Crow Translate. GitHub. URL: https://github.com/Shatur95/Crow-Translate

Internationalization with Qt. Qt Documentation. URL: https://doc.qt.io/qt-5/internationalization.html

Papirus. GitHub. URL: https://github.com/PapirusDevelopmentTeam/papirus-icon-theme