Traducerea fișierelor Jupyter Notebook (.ipynb): Codul funcționează, iar Markdown-ul este lizibil?
“Rapoartele de analiză a datelor combină, de regulă, cod executabil, rezultate de execuție și text explicativ Markdown; o traducere completă poate duce la funcționarea defectuoasă a codului sau la alterarea rezultatelor.”
Analiza cauzei fundamentale
Rutare inteligentă în funcție de tipul celulei
AI-ul Shangyi direcționează conținutul pe baza câmpului `cell_type` din structura JSON: celulele de tip `markdown` sunt introduse în motorul de traducere, iar celulele de tip `code` sunt strict protejate. Pentru celulele de tip `raw`, utilizatorul poate alege dacă dorește sau nu traducerea.
Protecția formulelor încorporate în Markdown
În celulele Markdown sunt frecvent incluse formule matematice în format LaTeX (cum ar fi `$E=mc^2$`). Motorul AI recunoaște delimitatorii `$` și tratează conținutul acestora ca „token-uri imuabile”, traducând doar textul explicativ din jurul formulei.
Curățarea datelor din Output
În mod implicit, recomandăm utilizatorilor să curețe Output-ul înainte de încărcare, însă dacă există ieșiri de tip text (de exemplu, jurnale de erori sau rezultate printate), AI poate fi configurat să traducă doar părțile de limbaj natural, păstrând structura Traceback.
Rezumatul soluției finale
Se adaptează perfect cerințelor de localizare pentru partajarea concursurilor Kaggle sau pentru materialele de predare, asigurând sincronizarea între logica codului și explicațiile documentației.