Jupyter Notebook (.ipynb) Übersetzung: Läuft der Code, ist das Markdown verständlich?

Kerndiagnose der aktuellen Situation

Datenanalyseberichte enthalten üblicherweise ausführbaren Code, Ausgabenergebnisse und erklärende Markdown-Texte. Eine vollständige Übersetzung kann dazu führen, dass der Code nicht mehr läuft oder die Ausgaben verfälscht werden.

Ursachenanalyse

1

Intelligente Zelltyp-Trennung

Die Übersetzungs-KI von Shangyi leitet anhand des Feldes `cell_type` in der JSON-Struktur um: `markdown`-Zellen werden an die Übersetzungs-Engine weitergeleitet, während `code`-Zellen strikt gesperrt bleiben. Bei `raw`-Zellen können die Nutzer je nach Bedarf entscheiden, ob eine Übersetzung erfolgen soll.

2

Schutz von eingebetteten Formeln in Markdown

In Markdown-Zellen sind häufig mathematische Formeln im LaTeX-Format enthalten (z. B. `$E=mc^2$`). Die KI-Engine erkennt das `$`-Abgrenzungszeichen und behandelt dessen Inhalt als ‚unveränderliches Token‘. Lediglich der erklärende Text um die Formel wird übersetzt.

3

Datenbereinigung der Ausgabe (Output)

Standardmäßig empfehlen wir Nutzerinnen und Nutzern, die Ausgabe vor dem Hochladen zu bereinigen. Enthält sie jedoch textbasierte Ausgaben (wie Fehlermeldungen oder Druckergebnisse), kann die KI je nach Konfiguration auch nur die Anteile in natürlicher Sprache übersetzen und dabei die Traceback-Struktur erhalten.

Zusammenfassung der finalen Lösung

Perfekte Anpassung an die Lokalisierungsanforderungen von Kaggle-Wettbewerbsteilnahmen oder Lehrmaterialien, sodass die Code-Logik mit der Dokumentation synchronisiert bleibt.