LuckyTemplates Python 자습서: 텍스트를 번역하는 방법

이 블로그에서는 Python을 사용하여 언어 또는 텍스트 번역을 수행 하고 LuckyTemplates로 파이프하는 방법을 보여줍니다 . 보고서를 더욱 흥미롭게 만들 수 있는 멋진 기술입니다. 이제 LuckyTemplates Python 자습서를 시작하겠습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

목차

• 왕좌의 게임 데이터 세트
• LuckyTemplates Python 자습서: 데이터 변환
  • Python 스크립트로 변환
• LuckyTemplates Python 자습서: Python 스크립트 사용
  • 번역 가져오기
  • 기능 정의
  • 열 번역
• LuckyTemplates Python 자습서: 코드 실행
• 다른 언어
• 결론

왕좌의 게임 데이터 세트

아래는 상단에 에피소드 이름  과  IMDB 설명이  있는 LuckyTemplates의 Game of Thrones 데이터 세트입니다  . 영어로 된 것을 볼 수 있지만 Python의 라이브러리를 사용하여 번역된 일본어로 전환되는 책갈피도 만들었습니다.

다른 데이터 세트에 쉽게 적용할 수 있는 함수를 만드는 방법을 보여 드리겠습니다. 시작하겠습니다!

LuckyTemplates Python 자습서: 데이터 변환

스크립트 편집기 에서 모든 번역을 수행할 것이므로 파워 쿼리 편집기를 열어 프로세스를 시작하겠습니다. 그런 다음 아래 스크립트를 작성하고 Python을 사용하여 텍스트를 변환하는 방법을 보여 드리겠습니다.

하지만 그 전에 아래 스크립트를 살펴보겠습니다. 여기에서 이것이 어떻게 작동하는지 보여주기 위해 한 줄씩 안내할 것입니다.

위의 데이터 세트에는 에피소드 번호, 시즌 번호, 에피소드 이름, 감독 및 작가가 있습니다. 오른쪽으로 더 스크롤하면 IMDB 설명 및 원래 방송 날짜와 같은 다른 많은 열도 있습니다.

에피소드 이름에 번역을 적용할 수 있지만 작가 이름은 사람 이름이므로 적용할 수 없습니다. 따라서 번역을 위한 열을 분리하고 이 데모를 위해 IMD 설명 열을 선택합니다.

Python 스크립트로 변환

 왼쪽 상단 리본에서  변환 으로 이동하여  오른쪽 상단에서 Python 스크립트 실행을  선택해 보겠습니다. Jupyter Notebook  등에서도 할 수 있지만  스크립트 편집기 내에서 모든 것을 작성할 것입니다 .

다음으로 코드를 문서화하겠습니다. 위에서 이미 스크립트의 입력 데이터를 보유하고 있는 데이터 세트를 나타내고 있음을 볼 수 있습니다.

LuckyTemplates Python 자습서: Python 스크립트 사용

위의 이미지는 오늘 우리가 작성할 파이썬 스크립트입니다. 전체 프로세스를 이해할 수 있도록 각 단계를 안내해 드리겠습니다.

번역 가져오기

이제 수행하려는 작업을 강조 표시하여 시작하겠습니다. TextBlob에서 번역 라이브러리를 가져옵니다. 따라서 스크립트의 첫 번째 부분에  TextBlob에서 #import 번역 라이브러리를  작성합니다 .

다음으로 번역을 위한 함수를 만들고 싶기 때문에 # create a function for translation 이라고 작성하겠습니다 .

기능 정의

우리는 또한 함수가 무엇인지 정의해야 하고 그렇게 하기 위해 def 로 시작 하고 그 뒤에 이름이 와야 합니다 . 이 경우 이름을 번역으로 지정하겠습니다 .

함수는 반복할 수 있는 많은 양의 코드 또는 명령을 사용합니다. Excel에서 볼 수 있는 것과 유사하게 여는 괄호와 닫는 괄호가 있습니다.

우리의 기능에는 하나의 지침만 있으며 그것은 선택한 텍스트를 번역하는 것입니다. 이름과 콜론을 결합하면 def translation (text) 로 작성할 수 있습니다 .

콜론을 입력한 후  Enter 키  와 Tab 키를 눌러  함수 내에서 명령을 들여씁니다. 먼저 텍스트를 나타내는  blob 이라는 변수를 만들어 보겠습니다  .

그리고 우리는 텍스트 라이브러리를 사용하고 있기 때문에 그 후에 TextBlob을  입력합니다  . 다음으로 찾고 있는 문장에 전달하므로  blob = TextBlob (sentence) 로 쓸 수 있습니다 .

이제  문장이  함수 내에 있으므로 믹스에 더 많은 것을 추가할 수 있습니다. 변수 blob을  반환하고 해당 문장을 영어( en 로 표시됨)에서  일본어(  ja 로 표시됨)로 번역하고 싶다고 가정해 보겠습니다  .

이 기능이 작동하려면 번역  을 매우 명시적으로 해야 합니다 . 그러나 확실하게 하기 위해 문자열 ( str )로 래핑 할 것입니다 . 이제 이 명령어 집합을  return str(blob.translate)from_lang =<' en'="" to=""> 로 작성할 수 있습니다 .

그리고 우리가 얻는 것은 아래 기능입니다.

열 번역

이제 새로 만든 함수를 찾고 있는 모든 텍스트, 즉 데이터 세트의 IMDB 설명 열에 적용할 수 있습니다. 따라서 Python 스크립트 에서 데이터 세트 ('IMDB 설명') 를 작성한   다음 적용 기능을 따릅니다. 

우리는 또한 우리가 만든 번역 함수를 적용 함수 안에 넣고   모든 것을  dataset (“IMDB Description').apply(translation) 으로 작성합니다 .

새 열을 만들고 싶기 때문에  테이블 이름인 데이터 세트를  다시 사용 하고 등호와 함께 함수에 추가합니다.

LuckyTemplates Python 자습서: 코드 실행

이제 번역에 적용할 새 열이 생겼습니다. 확인을 클릭하여 실행 하고 문제가 없는지 확인하십시오.

안타깝게도 스크립트를 실행하면 위의 오류가 발생합니다. 자세히 살펴보면  자리 표시자로  텍스트   대신  문장을 사용했음을 알 수 있습니다.

그렇기 때문에 프로그래밍에서 작은 실수를 하기 쉽기 때문에 항상 스크립트를 읽는 것이 중요합니다.

따라서 스크립트로 돌아가서  문장을  지우고 텍스트  로  바꿉니다 . 그런 다음 스크립트를 다시 실행하고  확인 을 클릭 하면 아래 결과가 표시됩니다.

따라서 반환되는 것은 우리가 열 수 있는 테이블입니다. 테이블을 클릭하면 아래 데이터 프레임으로 연결됩니다.

위의 데이터 프레임은 IMDB 설명의 일본어 번역입니다. 많은 이름이 번역되지 않았음을 알 수 있습니다. 모든 이름이 일본어로 번역될 수 없기 때문에 이렇게 하는 것이 좋습니다.

다른 언어

그러나 일본어 외에도 수많은 다른 언어로 번역할 수도 있습니다. 아래에서 전체 목록을 볼 수 있습니다. 어떤 종류의 기능을 만들 수 있는지 탐색하고 확인하십시오.

LuckyTemplates로 돌아가서 이 시각적 개체를 얼마나 쉽게 만들었는지 살펴보겠습니다. 아래의 비주얼은 영어와 일본어로 된 책갈피를 작업하고 있습니다.

이 시각적 개체에는 두 개의 책갈피가 있으며 테이블 중 하나를 숨기고 있습니다. Selection 아래의 테이블을 클릭하면  아래 이미지에서 두 개의 테이블이 있는 것을 볼 수 있습니다. 

형식  섹션 의  버튼을  영어 및 일본어 번역 옵션에 연결하여 이 시각적 개체를 만들었습니다  . 아래 이미지는  단추에  책갈피 중 하나에 연결하는 동작이 있음을 보여줍니다.

이 버튼과 동작을 통해 쉽게 언어를 변경하고 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 즉, 데이터 세트의 에피소드 이름 및 기타 열에 함수를 적용할 수 있습니다. 그리고 원한다면 이것을 번역할 수 있는 다양한 언어를 만들 수 있습니다!

Python의 텍스트 분석: 소개
Python에서 샘플 데이터 세트를 로드하는 방법
LuckyTemplates 데이터 보고서에서 Python 스크립팅

결론

LuckyTemplates에는 Python 과 직접 통합할 수 있는 기능이 있어 전체 기능을 다른 수준으로 끌어 올립니다. 이 LuckyTemplates Python 자습서에서는 Python 스크립트 실행을 사용하여 텍스트를 번역하고 LuckyTemplates의 대화형 대시보드와 Python의 유연성을 모두 활용하는 방법을 배웠습니다.

단 10 줄의 Python 스크립트로 전체 칼럼을 영어에서 일본어로 번역할 수 있었습니다. 위의 동일한 단계를 사용하여 Python 스크립트를 사용하여 다른 언어의 텍스트를 번역하여 LuckyTemplates 프레젠테이션을 향상시키십시오!