Package: vlibras-translate
VLibras TranslateO VLibras é um projeto desenvolvido no Laboratório de Aplicações de Vídeo Digital (LAVID) para a tradução de Português Brasileiro (PT-BR) para Libras. O pacote VLibras Translate é parte da suíte VLibras e disponibiliza um conjunto de ferramentas de pré-processamento de texto para tradução por deep learning e um módulo de tradução PT-BR/Libras.SumárioPré-requisitosInstalaçãoUtilizaçãoTradução PT-BR/LibrasTradução de TextoPré-ProcessamentoTexto de TreinoTexto de TesteLicençaPré-requisitosJava 8 (com compilador)Hunspell (sudo apt-get install libhunspell-dev)Cython (pip install Cython)Python 3Instalaçãopip3 install vlibras-translateUtilizaçãoO VLibras Translate possui duas interfaces: o seu módulo python (vlibras_translate) e suas linhas de comando (vlibras-translateevlibras-translate-file). Para utilizar a interface de linha de comando, o alias 'python' deve ser uma versão de python 3 com o vlibras_translate instalado. Para definir o alias é recomendado um dos seguintes modos:Adicionar ao final do arquivo~/.bashrca linhaalias python='python3'. Em seguida, fechar e abrir o terminal ou executar o comandosource ~/.bashrc.Utilização de ambiente virtual para python 3 como oconda;Tradução PTBR-Libras:Tradução de TextoMódulo Pythonimportvlibras_translatetradutor=vlibras_translate.translation.Translation()glosa=tradutor.rule_translation('Maria comprou por três parcelas de 35,50 reais naquela loja.')print(glosa)SaídaMARIA COMPRAR POR 3 PARCELA 35 VÍRGULA 50 REAL AQUELE LOJA [PONTO]Linha de comandovlibras-translate -r 'Maria comprou por três parcelas de 35,50 reais naquela loja.'SaídaGLOSA (rule):
MARIA COMPRAR POR 3 PARCELA 35 VÍRGULA 50 REAL AQUELE LOJA [PONTO]Pré-ProcessamentoAs ferramentas de pré-processamento de texto do VLibras Translate são destinadas ao desenvolvimento de modelos neurais de tradução (deep learning). São disponibilizadas as seguintes funcionalidades:Análise morfossintática utilizando oAeliusRemoção de símbolos (e.g.'-@#') com exceção de hifens entre palavras e pontos decimais (vírgula ou ponto, mas não os separadores de milhares). Por exemplo, o pré-processamento de '#123 @ -34 1.234,56 guarda-roupa' resulta em '123 34 1234 , 56 guarda-roupa'Reconhecimento de nomes própriosReconhecimento de erros ortográficosLematização utilizando ocogroo4pyObtenção de glosas PT-BR/LibrasSubstituição de nomes, números e erros ortográficos pelos símbolos ", ' e # respectivamente. Esta função é apenas para arquivos de treino.Outra funcionalidade oferecida por esse pacote é o pré-processamento de textos em PT-BR para o desenvolvimento de modelos de deep learning para tradução de PT-BR para Libras. Para isso foram implementadas dois pipelines de processamento: um para arquivos de treino e outro para arquivos de teste (que serão traduzidos pelo modelo já treinado). As seções a seguir contêm exemplos para a processamento de textos de treino, textos de teste, arquivos de treino e arquivos de teste respectivamente.Texto de treinoMódulo Pythonimportvlibras_translatetradutor=vlibras_translate.translation.Translation()ptbr_treino,glosa_treino=tradutor.preprocess_train_files('Maria comprou por três parcelas de 35,50 reais naquela loja hje.')print(ptbr_treino)print(glosa_treino)Saída" comprou por ' parcelas de ' , ' reais naquela loja # .
" COMPRAR POR ' PARCELA ' VÍRGULA ' REAL AQUELE LOJA # [PONTO]Linha de comandovlibras-translate -t 'Maria comprou por três parcelas de 35,50 reais naquela loja hje.'SaídaPT-BR (treino):
" comprou por ' parcelas de ' , ' reais naquela loja # .

GLOSA (treino):
" COMPRAR POR ' PARCELA ' VÍRGULA ' REAL AQUELE LOJA # [PONTO]Texto de testeMódulo Pythonimportvlibras_translatetradutor=vlibras_translate.translation.Translation()ptbr_teste=tradutor.preprocess_pt('Maria comprou por três parcelas de 35,50 reais naquela loja hje.')print(ptbr_teste)Saídamaria comprou por 3 parcelas de 35 , 50 reais naquela loja hje .Linha de comandovlibras-translate -p 'Maria comprou por três parcelas de 35,50 reais naquela loja hje.'SaídaPT-BR (teste):
maria comprou por 3 parcelas de 35 , 50 reais naquela loja hje .Log1.1.10Correção de bugs envolvendo números e o processamento de glosas. Suporte para pré-processamento sem BPE1.1.8Correção de bugs1.1.5Correção de lemas (e.g. "posso" -> "pospoder"; "indo" -> "inir"), whitelist de mascaramento para lugares e pessoas famosas e correção para bug que removia acentos no pós-processamento.1.1.4Números em cardinal, ajustes em verbos direcionais1.1.3Correção no tratamento de sinônimos durante tradução com deep learning1.1.2Alteração da interface Python para tradução com deep learning1.1.1Melhora de performance1.1.0Suporte para Docker KubernetesAdaptações para novas sintaxes utilizadas nos corpora (LAVID apenas)Novos métodos para corpora Glosa-Regra/Glosa-Intérprete1.0.10Fix para frases contendo apenas caracteres que não são do conjunto latin-11.0.9Fix para compatibilidade com Python 3.51.0.8Fix para caracteres que não são do conjunto latin-11.0.7Fix para uso conjunto de processameto de arquivos de treino e tradução por regra;Fix para checagem de ortografia de palavras com caracteres fora do padrão latin-11.0.6Novos sinônimosLicençaEste projeto está sob a licença LGPLv3 - veja o arquivoLICENSEpara mais detalhes.Sobre o VLibras TranslateAutor: Caio Moraes (caiomoraes.cesar@gmail.com)LAVID (http://lavid.ufpb.br/)