translatable

This tool translates English papers into Japanese while preserving the layout. You can choose from the following three methods of translation.

• Using DeepL API (need API key, 500K characters/month free for now)
• Copy and paste the extracted English text into DeepL
• Use a local translation model

英語論文をレイアウトを保ったまま日本語に翻訳するツールです。 翻訳は以下の３通りの方法から選べます。

• DeepL APIを使う (APIキーが必要、現在は月間50万文字まで無料)
• DeepLに抽出した英語テキストをコピペする
• ローカルで翻訳モデルを使う

install

Set the .env file to DeepL API key. Please refer to .env.example.
.envファイルにDeepL APIキーを設定してください。.env.exampleを参考にしてください。

# GPU (docker --gpus) if available
docker compose up gpu -d

# CPU only
docker compose up cpu -d

Usage

Place the PDF file you wish to translate in the ./data directory. This directory is bound to the /app/data directory in the container.
The machine learning model is downloaded and cached in the container at the first run.

./dataディレクトリに翻訳したいPDFファイルを置いてください。 このディレクトリはコンテナ内の/app/dataディレクトリにバインドされています。
初回実行時に機械学習モデルのダウンロードが行われ、コンテナ内にキャッシュされます。

cd /path/to/translatable

# set alias for easy use
alias translatable="docker compose exec gpu python3 -m translatable"

# show help
translatable -h

# show DeepL api usage
translatable api_usage

# translate English PDF using DeepL API
translatable all -p data/english.pdf

# translate English PDF using local translation model
translatable all -p data/english.pdf --local

# Copy and paste the extracted English text into DeepL
translatable parse -p data/english.pdf > data/en.json
translatable to_deepl -j data/en.json > data/en.txt
translatable from_deepl -t data/ja.txt -j data/en.json > data/ja.json
translatable merge -p data/english.pdf -j data/ja.json

# count characters of the given PDF
translatable count -p data/english.pdf

# stop the container
docker compose stop

install (dev)

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -U pip
pip install "layoutparser[layoutmodels]" torchvision wheel numpy cython pillow==9.5.0 pypdf reportlab transformers sentencepiece sacremoses deepl
pip install --no-build-isolation 'git+https://github.com/facebookresearch/[email protected]#egg=detectron2'