752
การทดสอบ
0
Dependencies
5
ตัวแปลงสคริปต์
47
ระดับภาษา
ผสมผสานวิธีการแปลสำหรับแต่ละคู่ภาษา
แต่ละคู่ภาษาต้นทาง→ปลายทาง จะมีวิธีการแปล โมเดล และการตั้งค่าคุณภาพเป็นของตัวเอง เลือกใช้วิธีที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละภาษา — ไม่จำเป็นต้องใช้วิธีเดียวสำหรับทุกภาษา
เรียนรู้วิธีการแปลเพิ่มเติม →{
"version": 3,
"pairs": {
"en:fr": {
"method": "google-translate"
},
"en:ja": {
"method": "llm",
"model": "google/gemini-2.5-pro"
},
"en:crk": {
"methodPlugin": "crk-coached-v1"
}
}
}
สร้างมาเพื่อ
SaaS Internationalization
แปลแอปพลิเคชัน Next.js, Hugo หรือ React ของคุณเป็นกว่า 30 ภาษา พร้อมการควบคุมคุณภาพรายคู่ภาษา
แปลกว่า 30 ภาษา →สร้าง Custom Pipeline
เชื่อมต่อ LLMs เข้ากับ FST validators, พจนานุกรม และ post-processors พร้อมแพ็กเกจให้เป็น plugin
FST Pipeline Cookbook →การอนุรักษ์ภาษา
การแปลด้วย LLM แบบมีผู้ช่วยสำหรับภาษาที่ไม่มี API รองรับ — ภาษาพื้นเมือง ภาษาที่ใกล้สูญพันธุ์ และภาษาประดิษฐ์
คู่มือสำหรับ Low-Resource →THE ARENA
คิดว่าคุณมีวิธีการแปล
ที่ดีที่สุดใช่ไหม English → Plains Cree?
พิสูจน์เลย
กว่า 7,000 ภาษา มีเพียงประมาณ 130 ภาษาที่มี machine translation ส่วนที่เหลือยังคงเป็นปัญหาที่รอการแก้ไข — และเป็นความท้าทายที่เปิดกว้าง evaluation harness ของ rosetta จะทำการ benchmark ทุกวิธีการแปลด้วยการให้คะแนนแบบ fingerprinted ที่สามารถทำซ้ำได้ โดยมี leaderboard ติดตามทุกผลงานที่ส่งเข้ามา
เชื่อมต่อและทดสอบ
รันวิธีการของคุณกับ standardized benchmarks ทั้ง chrF++, exact match และ FST acceptance — ซึ่งทั้งหมดคำนวณโดย harness เดียวกัน
Eval Harness →ยืนยันคะแนนของคุณ
ทุกการส่งข้อมูลจะถูกผูกกับ Git commit และให้คะแนนโดยใช้ dataset เดียวกัน เปิด PR เพื่อส่งข้อมูล
ตารางจัดอันดับ →เคารพข้อมูล
ภาษาพื้นเมืองเป็นของชุมชนเจ้าของภาษา rosetta รองรับหลักการ OCAP, CARE และ Māori Data Sovereignty
อธิปไตยของข้อมูล →นี่คือปัญหาที่ยังไม่มีใครแก้ได้ ซึ่งทุกคนบนโลกสามารถมีส่วนร่วมได้
สร้างวิธีการแปล ทดสอบคะแนน และแบ่งปันให้ชุมชน