Browse Source

Modified translations + Added note punctuations in OneWord

master
Luka 2 years ago
parent
commit
b8dee86c36
  1. 3
      .gitignore
  2. 7
      src/main/java/alg/XML_processing.java
  3. 24
      src/main/java/gui/OneWordAnalysisTab.java
  4. 6
      src/main/resources/gui/OneWordAnalysisTab.fxml
  5. 202
      src/main/resources/message_en.properties
  6. 94
      src/main/resources/message_sl.properties

3
.gitignore

@ -161,3 +161,6 @@ $RECYCLE.BIN/
# Windows shortcuts
*.lnk
src/main/resources/translation_external/
src/main/resources/translations_backup/

7
src/main/java/alg/XML_processing.java

@ -365,7 +365,7 @@ public class XML_processing {
} else if (qName.equals("c3") || qName.equals("c1") || qName.equals("c")) {
String c3Content = eventReader.nextEvent().asCharacters().getData();
if (stats.getFilter().getNgramValue() > 1 && stats.getFilter().getNotePunctuations() &&
if (stats.getFilter().getNotePunctuations() &&
stavek.size() > 0) {
stavek.add(createWord(c3Content, c3Content, "/", "", stats.getFilter()));
@ -774,7 +774,8 @@ public class XML_processing {
sentence.add(createWord(word, lemma, msd, word, stats.getFilter()));
inWord = false;
}
if (stats.getFilter().getNgramValue() > 1 && stats.getFilter().getNotePunctuations() && inPunctuation && sentence.size() > 0) {
// if (stats.getFilter().getNgramValue() > 1 && stats.getFilter().getNotePunctuations() && inPunctuation && sentence.size() > 0) {
if (stats.getFilter().getNotePunctuations() && inPunctuation && sentence.size() > 0) {
String punctuation = characters.getData();
sentence.add(createWord(punctuation, punctuation, "/", punctuation, stats.getFilter()));
inPunctuation = false;
@ -1052,7 +1053,7 @@ public class XML_processing {
sentence.add(createWord(word, lemma, msd, word, stats.getFilter()));
inWord = false;
}
if (stats.getFilter().getNgramValue() > 1 && stats.getFilter().getNotePunctuations() && inPunctuation) {
if (stats.getFilter().getNotePunctuations() && inPunctuation) {
// if (stats.getFilter().getNgramValue() > 1 && stats.getFilter().getNotePunctuations() && inPunctuation && sentence.size() > 0) {
String punctuation = characters.getData();
sentence.add(createWord(punctuation, punctuation, "/", punctuation, stats.getFilter()));

24
src/main/java/gui/OneWordAnalysisTab.java

@ -56,6 +56,9 @@ public class OneWordAnalysisTab {
@FXML
public Label writeMsdAtTheEndL;
@FXML
public Label notePunctuationsL;
@FXML
public Label dataLimitL;
@ -86,6 +89,9 @@ public class OneWordAnalysisTab {
@FXML
public ImageView writeMsdAtTheEndI;
@FXML
public ImageView notePunctuationsI;
@FXML
public ImageView msdI;
@ -122,6 +128,10 @@ public class OneWordAnalysisTab {
private CheckBox writeMsdAtTheEndChB;
private boolean writeMsdAtTheEnd;
@FXML
private CheckBox notePunctuationsChB;
private boolean notePunctuations;
@FXML
private ComboBox<String> calculateForCB;
private CalculateFor calculateFor;
@ -494,6 +504,16 @@ public class OneWordAnalysisTab {
});
// writeMsdAtTheEndChB.setTooltip(new Tooltip(TOOLTIP_readDisplayTaxonomyChB));
notePunctuations = false;
// set
notePunctuationsChB.selectedProperty().addListener((observable, oldValue, newValue) -> {
notePunctuations = newValue;
logger.info("note punctuations: ", notePunctuations);
});
notePunctuationsChB.setSelected(false);
notePunctuationsChB.setTooltip(new Tooltip(I18N.get("message.TOOLTIP_readNotePunctuationsChB")));
notePunctuationsChB.setDisable(false);
// set default values
minimalOccurrencesTF.setText("1");
minimalOccurrences = 1;
@ -653,6 +673,7 @@ public class OneWordAnalysisTab {
alsoVisualizeL.textProperty().bind(I18N.createStringBinding("label.alsoVisualize"));
displayTaxonomyL.textProperty().bind(I18N.createStringBinding("label.displayTaxonomy"));
writeMsdAtTheEndL.textProperty().bind(I18N.createStringBinding("label.writeMsdAtTheEnd"));
notePunctuationsL.textProperty().bind(I18N.createStringBinding("label.notePunctuations"));
dataLimitL.textProperty().bind(I18N.createStringBinding("label.dataLimit"));
msdL.textProperty().bind(I18N.createStringBinding("label.msd"));
@ -666,6 +687,7 @@ public class OneWordAnalysisTab {
addTooltipToImage(alsoVisualizeI, I18N.createStringBinding("label.word.alsoVisualizeH"));
addTooltipToImage(displayTaxonomyI, I18N.createStringBinding("label.word.displayTaxonomyH"));
addTooltipToImage(writeMsdAtTheEndI, I18N.createStringBinding("label.word.writeMsdAtTheEndH"));
addTooltipToImage(notePunctuationsI, I18N.createStringBinding("label.wordSet.notePunctuationsH"));
addTooltipToImage(msdI, I18N.createStringBinding("label.word.msdH"));
addTooltipToImage(taxonomyI, I18N.createStringBinding("label.word.taxonomyH"));
@ -721,6 +743,8 @@ public class OneWordAnalysisTab {
filter.setSolarFilters(solarFiltersMap);
filter.setStringLength(1);
filter.setMultipleKeys(alsoVisualize);
// filter.setNotePunctuations(true);
filter.setNotePunctuations(notePunctuations);
// setMsd must be behind alsoVisualize
filter.setMsd(msd);

6
src/main/resources/gui/OneWordAnalysisTab.fxml

@ -54,6 +54,12 @@
<Image url="questionmark.png" backgroundLoading="true"/>
</ImageView>
<Label fx:id="notePunctuationsL" layoutX="10.0" layoutY="180.0" prefHeight="25.0" text="Upoštevaj ločila" />
<CheckBox fx:id="notePunctuationsChB" layoutX="283.0" layoutY="180.0" selected="false" />
<ImageView fx:id="notePunctuationsI" layoutX="370.0" layoutY="187.5" pickOnBounds="true" preserveRatio="true">
<Image url="questionmark.png" backgroundLoading="true"/>
</ImageView>
<Button fx:id="computeNgramsB" layoutX="10.0" layoutY="440.0" mnemonicParsing="false"
prefHeight="25.0" prefWidth="250.0" text="Izračunaj"/>
</Pane>

202
src/main/resources/message_en.properties

@ -24,96 +24,96 @@ button.chooseResultsLocation=Set location
label.selectReader=Select reader
label.outputName=Output file name
label.corpusTab.chooseCorpusLocationH=Select folder which contains corpus. The folder should only contain one corpus and should not contain too many files that are not part of corpus.
label.corpusTab.readHeaderInfoH=If you select this option taxonomy will be read separately. This might take a while.
label.corpusTab.chooseCorpusLocationH=Select the folder which contains the corpus. The folder should only contain one corpus and should not contain files that are not part of the corpus.
label.corpusTab.readHeaderInfoH=If you select this option, the taxonomy will be read separately. This might take a while.
label.corpusTab.chooseResultsLocationH=Choose result location
label.corpusTab.selectReaderH=Select reader
label.corpusTab.outputNameH=Output file name
# character analysis tab
label.stringLength=Number of letters
label.stringLength=Number of characters
label.calculateFor=Calculate for
label.displayTaxonomy=Display taxonomies
label.dataLimit=Data limitations
label.msd=MSD
label.taxonomy=Taxonomy
label.minimalOccurrences=Min. n. occurrences
label.minimalTaxonomy=Min. n. taxonomies
label.msd=Morphosyntactic tag
label.taxonomy=Filter by taxonomy
label.minimalOccurrences=Min. nr. occurrences
label.minimalTaxonomy=Min. nr. tax. branches
label.taxonomySetOperation=Filtriraj taksonomijo po
label.solarFilters=Selected filters:
string.lemma=lemma
string.word=word
label.letter.stringLengthH=Enter length of letter output.
label.letter.calculateForH=Črkovni nizi bodo prešteti v izbranih enotah.
label.letter.displayTaxonomyH=Izpisana bo tudi razporeditev črkovnih nizov po taksonomiji korpusa.
label.letter.msdH=Črkovni nizi bodo prešteti samo v besedah z določeno oznako.
label.letter.taxonomyH=Črkovni nizi bodo prešteti samo v izbranih vrstah besedil.
label.letter.minimalOccurrencesH=Črkovni nizi z manj pojavitvami ne bodo vključeni v izpis.
label.letter.minimalTaxonomyH=Črkovni nizi, prisotni v manj taksonomskih vejah, ne bodo vključeni v izpis.
label.letter.stringLengthH=Enter the length of character strings.
label.letter.calculateForH=Character strings will be counted in the selected units.
label.letter.displayTaxonomyH=The output will also contain the distribution of character strings across the corpus taxonomy.
label.letter.msdH=Character strings will be counted only in words with the provided tag.
label.letter.taxonomyH=Character strings will be counted only in selected text types.
label.letter.minimalOccurrencesH=Character strings with fewer occurrences will not be included in the output.
label.letter.minimalTaxonomyH=Character strings that occur in fewer taxonomy branches will not be included in the output.
label.letter.taxonomySetOperationH=Izpisuj iz besedil, ki ustrezajo vsaj eni od izbranih vej (unija) ali vsem izbranim vejam (presek)
# word part tab
label.alsoVisualize=Also filter
label.lengthSearch=Search for word parts through specified length
label.prefixLength=Prefix length
label.suffixLength=Suffix length
label.listSearch=Search for word parts through specified prefixes and suffixes
label.prefixList=Prefix list
label.suffixList=Suffix list
label.alsoVisualize=Also split by
label.lengthSearch=Search for word parts of a specified length
label.prefixLength=Length of initial part
label.suffixLength=Length of final part
label.listSearch=Search for word parts with a specified list
label.prefixList=List of initial parts
label.suffixList=List of final parts
label.wordPart.calculateForH=Besedni deli bodo prešteti v izbranih enotah.
label.wordPart.alsoVisualizeH=V izpis bodo vključeni tudi izbrani podatki.
label.wordPart.displayTaxonomyH=Izpisana bo tudi razporeditev besednih delov po taksonomiji korpusa.
label.wordPart.prefixLengthH=
label.wordPart.suffixLengthH=Določite dolžino (v številu črk) začetnega in/ali končnega dela besede.
label.wordPart.prefixListH=
label.wordPart.suffixListH=Besedne dele, ki jih želite iskati, ločite z vejico (npr. pre, raz).
label.wordPart.msdH=Besedni deli bodo prešteti samo v besedah z določeno oznako.
label.wordPart.taxonomyH=Besedni deli bodo prešteti samo v izbranih vrstah besedil.
label.wordPart.minimalOccurrencesH=Enote z iskanim besednim delom, ki se pojavijo redkeje, ne bodo vključene v izpis.
label.wordPart.minimalTaxonomyH=Enote z iskanim besednim delom, ki so prisotne v manj vejah, ne bodo vključene v izpis.
label.wordPart.calculateForH=Word parts will be counted in the selected units.
label.wordPart.alsoVisualizeH=The output will also include the selected data.
label.wordPart.displayTaxonomyH=The output will also contain the distribution of word parts across the corpus taxonomy.
label.wordPart.prefixLengthH=Specify the length (in number of characters) of the initial word part.
label.wordPart.suffixLengthH=Specify the length (in number of characters) of the final word part.
label.wordPart.prefixListH=Separate the word parts with a semicolon (e.g. out; over)
label.wordPart.suffixListH=Separate the word parts with a semicolon (e.g. ation; ness).
label.wordPart.msdH=Word parts will only be counted in words with the specified tag.
label.wordPart.taxonomyH=Word parts will only be counted in the selected text types.
label.wordPart.minimalOccurrencesH=Units with the specified word part that occur fewer times will not be included in the output.
label.wordPart.minimalTaxonomyH=Units with the specified word part that are present in fewer taxonomy branches will not be included in the output.
# word tab
label.writeMsdAtTheEnd=Razbij oblikoskladenjsko oznako
label.writeMsdAtTheEnd=Split the morphosyntactic tag
label.word.calculateForH=Določite, kaj naj program izpisuje kot glavno enoto.
label.word.alsoVisualizeH=V izpis bodo vključeni tudi izbrani podatki.
label.word.displayTaxonomyH=Izpisana bo tudi razporeditev enot po taksonomiji korpusa.
label.word.writeMsdAtTheEndH=Izpisani bodo tudi posamezni deli oblikoskladenjskih oznak.
label.word.msdH=Preštete bodo samo besede z določeno oznako.
label.word.taxonomyH=Besede bodo preštete samo v izbranih vrstah besedil.
label.word.minimalOccurrencesH=Besede, ki se pojavijo redkeje, ne bodo vključene v izpis.
label.word.minimalTaxonomyH=Besede, ki so prisotne v manj vejah, ne bodo vključene v izpis.
label.word.calculateForH=Specify what the program should treat as the main unit for the output.
label.word.alsoVisualizeH=The output will also contain the selected data.
label.word.displayTaxonomyH=The output will also contain the distribution of units across the corpus taxonomy.
label.word.writeMsdAtTheEndH=The output will also include individual parts of morphosyntactic tags.
label.word.msdH=Only words with the specified tag will be counted.
label.word.taxonomyH=Only words in the selected text types will be counted.
label.word.minimalOccurrencesH=Words with fewer occurrences will not be included in the output.
label.word.minimalTaxonomyH=Words that occur in fewer taxonomy branches will not be included in the output.
# word sets tab
label.wordSet.calculateForH=Določite, iz katerih enot bodo izpisani nizi.
label.wordSet.alsoVisualizeH=V izpis bodo vključeni tudi izbrani podatki.
label.wordSet.displayTaxonomyH=Izpisana bo tudi razporeditev besednih nizov po taksonomiji korpusa.
label.wordSet.skipValueH=Vnesite največje število besed, ki se lahko pojavijo med dvema besedama v nizu.
label.wordSet.ngramValueH=Program bo izpisal nize z izbranim številom pojavnic.
label.wordSet.notePunctuationsH=V besedne nize bodo vključena tudi ločila.
label.wordSet.collocabilityH=Izračunana bo tudi stopnja povezovalnosti med besedami v nizu glede na izbrane mere.
label.wordSet.msdH=Prešteti bodo samo besedni nizi z določeno oznako.
label.wordSet.taxonomyH=Besedni nizi bodo izpisani samo iz izbranih taksonomskih vej.
label.wordSet.minimalOccurrencesH=Besedni nizi, ki se pojavijo redkeje, ne bodo vključeni v izpis.
label.wordSet.minimalTaxonomyH=Besedni nizi, ki so prisotni v manj vejah, ne bodo vključeni v izpis.
label.wordSet.calculateForH=Specify the units from which word sets will be extracted.
label.wordSet.alsoVisualizeH=The output will also include the selected data.
label.wordSet.displayTaxonomyH=The output will also contain the distribution of word sets across the corpus taxonomy.
label.wordSet.skipValueH=Enter the maximum number of words that can appear between two words in a word set.
label.wordSet.ngramValueH=The program will extract word sets with the specified number of tokens.
label.wordSet.notePunctuationsH=Word sets will include punctuation.
label.wordSet.collocabilityH=The program will also calculate collocability measures between words within the word set.
label.wordSet.msdH=The program will only count word sets with the specified tag.
label.wordSet.taxonomyH=Word sets will only be extracted from the selected taxonomy branches.
label.wordSet.minimalOccurrencesH=Word sets with fewer occurrences will not be included in the output.
label.wordSet.minimalTaxonomyH=Word sets that occur in fewer taxonomy branches will not be included in the output.
# calculate for
calculateFor.WORD=word
calculateFor.NORMALIZED_WORD=normalized word
calculateFor.LEMMA=lemma
calculateFor.MORPHOSYNTACTIC_SPECS=msd
calculateFor.MORPHOSYNTACTIC_PROPERTY=oblikoskladenjska lastnost
calculateFor.MORPHOSYNTACTIC_SPECS=morphosyntactic tag
calculateFor.MORPHOSYNTACTIC_PROPERTY=morphosyntactic property
calculateFor.WORD_TYPE=word type
calculateFor.DIST_WORDS=word
calculateFor.DIST_LEMMAS=lemma
# n-grams
label.skipValue=Skip value
label.slowSpeedWarning=* USAGE OF PREVIOUS FILTER MAY DECREASE ANALYZING SPEED
label.ngramValue=N-gram level
label.notePunctuations=Note punctuations
label.slowSpeedWarning=WARNING! USING THE ABOVE FILTER MAY DECREASE PROCESSING SPEED!
label.ngramValue=N-gram length
label.notePunctuations=Include punctuation
label.collocability=Collocability
# taxonomy set operations
@ -135,20 +135,20 @@ filter.solarSola=school
filter.solarVrstaBesedila=type
# messages
message.WARNING_CORPUS_NOT_FOUND=In selected directory there are no suitable corpus files.
message.WARNING_RESULTS_DIR_NOT_VALID=You don't have correct permissions to access chosen directory.
message.WARNING_DIFFERING_NGRAM_LEVEL_AND_FILTER_TOKENS=Selected ngram level and number of entered words do not match.
message.WARNING_DIFFERING_NGRAM_LEVEL_AND_FILTER_TOKENS_INFO=Choose other number or modify filter.
message.WARNING_WORD_OR_LEMMA=Choose, if you want to calculate statistics for words or lemmas.
message.WARNING_ONLY_NUMBERS_ALLOWED=Please enter valid number.
message.WARNING_NUMBER_TOO_BIG=Entered number is bigger than the number of taxonomies.
message.WARNING_MISMATCHED_NGRAM_AND_TOKENS_VALUES=Number for n-gram (%d) and number of msds included (%d) must match.
message.WARNING_MISSING_STRING_LENGTH=String length must be higher than 0. Length is set up at default value (1).
message.WARNING_NO_TAXONOMY_FOUND=We were unable to read taxonomy from corpus files. Please select other location or different corpus.
message.WARNING_NO_SOLAR_FILTERS_FOUND=We weren't able to read filters from corpus files. Please select other location or different corpus.
message.ERROR_WHILE_EXECUTING=Error in program execution.
message.ERROR_WHILE_SAVING_RESULTS_TO_CSV=Error while saving results.
message.ERROR_NOT_ENOUGH_MEMORY=You do not have sufficient RAM for analyzing such amount of data. You can try changing filters.
message.WARNING_CORPUS_NOT_FOUND=No suitable corpus files have been found in the selected directory.
message.WARNING_RESULTS_DIR_NOT_VALID=You do not have permission to access the selected directory.
message.WARNING_DIFFERING_NGRAM_LEVEL_AND_FILTER_TOKENS=The specified n-gram length and number of words do not match.
message.WARNING_DIFFERING_NGRAM_LEVEL_AND_FILTER_TOKENS_INFO=Choose another number or modify the filter.
message.WARNING_WORD_OR_LEMMA=Specify if you want to calculate statistics for words or lemmas.
message.WARNING_ONLY_NUMBERS_ALLOWED=Please enter a valid number.
message.WARNING_NUMBER_TOO_BIG=The entered number is larger than the number of taxonomy branches.
message.WARNING_MISMATCHED_NGRAM_AND_TOKENS_VALUES=The number for n-grams (%d) and number of tags included (%d) must match.
message.WARNING_MISSING_STRING_LENGTH=String length must be higher than 0. Length is set to default value (1).
message.WARNING_NO_TAXONOMY_FOUND=The program was unable to read the taxonomy from the corpus files. Please select another directory or a different corpus.
message.WARNING_NO_SOLAR_FILTERS_FOUND=The program was unable to read the filters from corpus files. Please select another location or a different corpus.
message.ERROR_WHILE_EXECUTING=An error occurred during program execution.
message.ERROR_WHILE_SAVING_RESULTS_TO_CSV=An error occurred while saving results.
message.ERROR_NOT_ENOUGH_MEMORY=Your memory is insufficient for analyzing such a large amount of data.
message.ERROR_NO_REGI_FILE_FOUND=Missing file \"%s\".
message.MISSING_NGRAM_LEVEL=N-gram level
@ -157,28 +157,28 @@ message.MISSING_SKIP=""
message.MISSING_STRING_LENGTH=String length
message.MISMATCHED_STRING_LENGTH_AND_MSD_REGEX=String length and regex filter do not match.
message.NOTIFICATION_FOUND_X_FILES=Num. of found files: %s
message.NOTIFICATION_FOUND_X_FILES=Nr. of found files: %s
message.NOTIFICATION_CORPUS=Corpus: %s
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_COMPLETED=Analysis completed. Results are saved successfully.
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_COMPLETED_NO_RESULTS=Analysis completed, however no statistics created that would match filters.
message.RESULTS_PATH_SET_TO_DEFAULT=Save location is set on corpus location.
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_CANCELED=Analysis was cancled.
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_COMPLETED=Analysis complete. The results have been saved successfully.
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_COMPLETED_NO_RESULTS=Analysis complete, but it was not possible to calculate statistics to match all the specified conditions.
message.RESULTS_PATH_SET_TO_DEFAULT=Save location is set to corpus location.
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_CANCELED=The analysis was canceled.
message.ONGOING_NOTIFICATION_ANALYZING_FILE_X_OF_Y=Analyzing file %d of %d (%s) - Estimated time remaining %d s
message.CANCELING_NOTIFICATION=Canceled
message.LABEL_CORPUS_LOCATION_NOT_SET=Corpus location is not set
message.LABEL_RESULTS_LOCATION_NOT_SET=Result location is not set
message.LABEL_CORPUS_LOCATION_NOT_SET=Corpus location is not set.
message.LABEL_RESULTS_LOCATION_NOT_SET=Result location is not set.
message.LABEL_RESULTS_CORPUS_TYPE_NOT_SET=Corpus type is not set.
message.LABEL_SCANNING_CORPUS=Search and analysis of corpus files...
message.LABEL_SCANNING_CORPUS=Searching for and analyzing corpus files...
message.LABEL_SCANNING_SINGLE_FILE_CORPUS=Input analysis
message.COMPLETED=Completed
#message.TOOLTIP_chooseCorpusLocationB=Select folder which contains corpus. The folder should only contain one corpus and should not contain too many files that are not part of corpus.
#message.TOOLTIP_readHeaderInfoChB=If you select this option taxonomy will be read separately. This might take a while.
message.TOOLTIP_readNotePunctuationsChB=Punctuations in sentences are included in analysis
message.TOOLTIP_readDisplayTaxonomyChB=Output file will include statistics over taxonomies as well.
message.TOOLTIP_readNotePunctuationsChB=The punctuation in sentences is included in the analysis.
message.TOOLTIP_readDisplayTaxonomyChB=The output file will include the distribution across the taxonomy branches.
windowTitles.error=Error
windowTitles.warning=Warning
@ -189,27 +189,27 @@ exportHeader.corpus=Corpus:
exportHeader.date=Date:
exportHeader.executionTime=Execution time:
exportHeader.analysis=Analysis:
exportHeader.analysis.letters=letters
exportHeader.analysis.letters=characters
exportHeader.analysis.wordParts=word parts
exportHeader.analysis.words=words
exportHeader.analysis.wordSets=Word sets
exportHeader.numberLetters=Number of letters:
exportHeader.analysis.wordSets=word sets
exportHeader.numberLetters=Number of characters:
exportHeader.calculateFor=Calculate for:
exportHeader.alsoFilter=Also filter:
exportHeader.displayTaxonomies=Display taxonomies:
exportHeader.alsoFilter=Also split by:
exportHeader.displayTaxonomies=Display taxonomy branches:
exportHeader.ngramLevel=N-gram level:
exportHeader.skipValue=Skip value:
exportHeader.notePunctuations=Note punctuations:
exportHeader.notePunctuations=Include punctuation:
exportHeader.collocability=Collocability:
exportHeader.writeMSDAtTheEnd=Write MSD at the end:
exportHeader.prefixLength=Prefix length:
exportHeader.suffixLength=Suffix length:
exportHeader.prefixList=Prefix list:
exportHeader.suffixList=Suffix list:
exportHeader.msd=MSD:
exportHeader.taxonomy=Taxonomy:
exportHeader.minOccurrences=Min. n. occurrences:
exportHeader.minTaxonomies=Min. n. taxonomies:
exportHeader.writeMSDAtTheEnd=Write tag at the end:
exportHeader.prefixLength=Initial part length:
exportHeader.suffixLength=Final part length:
exportHeader.prefixList=Initial part list:
exportHeader.suffixList=Final part list:
exportHeader.msd=Morphosyntactic tag:
exportHeader.taxonomy=Filter by taxonomy:
exportHeader.minOccurrences=Min. nr. occurrences:
exportHeader.minTaxonomies=Min. nr. taxonomy branches:
exportHeader.additionalFilters=Additional filters:
exportHeader.yes=yes
exportHeader.no=no
@ -217,10 +217,10 @@ exportHeader.taxonomySetOperation=Filter taxonomy by:
# export table header translations
exportTable.skippedWords=Skipped words
exportTable.lettersSmall=Letters (small letters)
exportTable.wordsSmall=Lemma (small letters)
exportTable.wordBeginning=Word beginning
exportTable.wordEnding=Word ending
exportTable.lettersSmall=Characters (lower case)
exportTable.wordsSmall=Lemma (lower case)
exportTable.wordBeginning=Initial part of the word
exportTable.wordEnding=Final part of the word
exportTable.wordRest=The rest of the word
exportTable.totalRelativeFrequency=Total relative frequency (over one million occurrences)
exportTable.absoluteFrequency=Absolute frequency
@ -235,7 +235,7 @@ exportTable.part.msd=msd:
exportTable.part.msdProperty=msd property:
exportTable.part.wordType=word type:
exportTable.part.letterSet=letter set
exportTable.part.letterSet=character set
exportTable.part.word2=word
exportTable.part.normalizedWord2=normalized word
exportTable.part.lemma2=lemma

94
src/main/resources/message_sl.properties

@ -9,7 +9,7 @@ button.cancel=Prekini
# template
tab.corpusTab=Korpus
tab.filterTab=Filter
tab.characterLevelTabNew=Črke
tab.characterLevelTabNew=Znaki
tab.wordLevelTab=Besedni deli
tab.oneWordAnalysisTab=Besede
tab.stringLevelTabNew2=Besedni nizi
@ -24,14 +24,14 @@ button.chooseResultsLocation=Ponastavi
label.selectReader=Izberi bralnik
label.outputName=Ime izhodne datoteke
label.corpusTab.chooseCorpusLocationH=Izberite mapo v kateri se nahaja korpus. Program izbrano mapo preišče rekurzivno, zato bodite pozorni, da ne izberete mape z več korpusi ali z mnogo datotekami, ki niso del korpusa.
label.corpusTab.readHeaderInfoH=Če izberete to opcijo, se bo iz headerjev korpusa prebrala razpoložljiva taksonomija oz. filtri (korpus Šolar). Ta operacija lahko traja dlje časa, sploh če je korpus združen v eni sami datoteki.
label.corpusTab.chooseCorpusLocationH=Izberite mapo, v kateri se nahaja korpus. Program izbrano mapo preišče rekurzivno, zato bodite pozorni, da ne izberete mape z več korpusi ali z mnogo datotekami, ki niso del korpusa.
label.corpusTab.readHeaderInfoH=Če izberete to opcijo, se bo iz korpusnih datotek prebrala razpoložljiva taksonomija oz. filtri. Ta operacija lahko traja dlje časa, sploh če je korpus združen v eni sami datoteki.
label.corpusTab.chooseResultsLocationH=Nastavi lokacijo rezultatov
label.corpusTab.selectReaderH=Izberi bralnik
label.corpusTab.outputNameH=Ime izhodne datoteke
# character analysis tab
label.stringLength=Dolžina črkovnih nizov
label.stringLength=Dolžina znakovnih nizov
label.calculateFor=Preštej
label.displayTaxonomy=Izpiši taksonomske veje
label.dataLimit=Omejitev podatkov
@ -44,30 +44,30 @@ label.solarFilters=Izbrani filtri:
string.lemma=lema
string.word=oblika
label.letter.stringLengthH=Vnesite dolžino črkovnih nizov za izpis.
label.letter.calculateForH=Črkovni nizi bodo prešteti v izbranih enotah.
label.letter.displayTaxonomyH=Izpisana bo tudi razporeditev črkovnih nizov po taksonomiji korpusa.
label.letter.msdH=Črkovni nizi bodo prešteti samo v besedah z določeno oznako.
label.letter.taxonomyH=Črkovni nizi bodo prešteti samo v izbranih vrstah besedil.
label.letter.minimalOccurrencesH=Črkovni nizi z manj pojavitvami ne bodo vključeni v izpis.
label.letter.minimalTaxonomyH=Črkovni nizi, prisotni v manj taksonomskih vejah, ne bodo vključeni v izpis.
label.letter.stringLengthH=Vnesite dolžino znakovnih nizov za izpis.
label.letter.calculateForH=Znakovni nizi bodo prešteti v izbranih enotah.
label.letter.displayTaxonomyH=Izpisana bo tudi razporeditev znakovnih nizov po taksonomiji korpusa.
label.letter.msdH=Znakovni nizi bodo prešteti samo v besedah z določeno oznako.
label.letter.taxonomyH=Znakovni nizi bodo prešteti samo v izbranih vrstah besedil.
label.letter.minimalOccurrencesH=Znakovni nizi z manj pojavitvami ne bodo vključeni v izpis.
label.letter.minimalTaxonomyH=Znakovni nizi, prisotni v manj taksonomskih vejah, ne bodo vključeni v izpis.
label.letter.taxonomySetOperationH=Izpisuj iz besedil, ki ustrezajo vsaj eni od izbranih vej (unija) ali vsem izbranim vejam (presek)
# word part tab
label.alsoVisualize=Upoštevaj tudi
label.lengthSearch=Štetje besednih delov glede na dolžino
label.prefixLength=Predpona je dolga
label.suffixLength=Pripona je dolga
label.prefixLength=Začetni del besede
label.suffixLength=Končni del besede
label.listSearch=Iskanje besednih delov s pomočjo seznama
label.prefixList=Seznam predpon
label.suffixList=Seznam pripon
label.prefixList=Seznam začetnih delov
label.suffixList=Seznam končnih delov
label.wordPart.calculateForH=Besedni deli bodo prešteti v izbranih enotah.
label.wordPart.alsoVisualizeH=V izpis bodo vključeni tudi izbrani podatki.
label.wordPart.displayTaxonomyH=Izpisana bo tudi razporeditev besednih delov po taksonomiji korpusa.
label.wordPart.prefixLengthH=
label.wordPart.suffixLengthH=Določite dolžino (v številu črk) začetnega in/ali končnega dela besede.
label.wordPart.prefixListH=
label.wordPart.prefixLengthH=Določite dolžino (v številu znakov) začetnega dela besede.
label.wordPart.suffixLengthH=Določite dolžino (v številu znakov) končnega dela besede.
label.wordPart.prefixListH=Besedne dele, ki jih želite iskati, ločite s podpičjem (npr. iti; ati).
label.wordPart.suffixListH=Besedne dele, ki jih želite iskati, ločite s podpičjem (npr. pre; raz).
label.wordPart.msdH=Besedni deli bodo prešteti samo v besedah z določeno oznako.
label.wordPart.taxonomyH=Besedni deli bodo prešteti samo v izbranih vrstah besedil.
@ -87,7 +87,7 @@ label.word.minimalOccurrencesH=Besede, ki se pojavijo redkeje, ne bodo vključen
label.word.minimalTaxonomyH=Besede, ki so prisotne v manj vejah, ne bodo vključene v izpis.
# word sets tab
label.wordSet.calculateForH=Določite, iz katerih enot bodo izpisani nizi.
label.wordSet.calculateForH=Določite, iz katerih enot bodo izpisani besedni nizi.
label.wordSet.alsoVisualizeH=V izpis bodo vključeni tudi izbrani podatki.
label.wordSet.displayTaxonomyH=Izpisana bo tudi razporeditev besednih nizov po taksonomiji korpusa.
label.wordSet.skipValueH=Vnesite največje število besed, ki se lahko pojavijo med dvema besedama v nizu.
@ -115,7 +115,7 @@ taxonomySetOperation.INTERSECTION=preseku
# n-grams
label.skipValue=Preskok besed
label.slowSpeedWarning=* IZBIRA PREDHODNEGA FILTRA LAHKO MOČNO UPOČASNI DELOVANJE
label.slowSpeedWarning=POZOR - IZBIRA ZGORNJEGA FILTRA LAHKO MOČNO UPOČASNI DELOVANJE!
label.ngramValue=Dolžina niza
label.notePunctuations=Upoštevaj ločila
label.collocability=Izpiši mere povezovalnosti
@ -135,23 +135,23 @@ filter.solarSola=sola
filter.solarVrstaBesedila=tip
# messages
message.WARNING_CORPUS_NOT_FOUND=V izbranem direktoriju ni ustreznih korpusnih datotek.
message.WARNING_CORPUS_NOT_FOUND=V izbranem direktoriju ni mogoče najti ustreznih korpusnih datotek.
message.WARNING_RESULTS_DIR_NOT_VALID=Za dostop do izbranega direktorija nimate potrebnih pravic.
message.WARNING_DIFFERING_NGRAM_LEVEL_AND_FILTER_TOKENS=Izbran nivo ngramov in vpisano št. besed v filtru se ne ujemata.
message.WARNING_DIFFERING_NGRAM_LEVEL_AND_FILTER_TOKENS=Izbrani nivo n-gramov in vpisano št. besed v filtru se ne ujemata.
message.WARNING_DIFFERING_NGRAM_LEVEL_AND_FILTER_TOKENS_INFO=Izberite drugo število ali popravite filter.
message.WARNING_WORD_OR_LEMMA=Izberite, če želite statistiko izračunati za besede ali leme.
message.WARNING_ONLY_NUMBERS_ALLOWED=Prosim vnesite veljavno število.
message.WARNING_NUMBER_TOO_BIG=Vnešeno število je večje od števila taksonomij.
message.WARNING_MISMATCHED_NGRAM_AND_TOKENS_VALUES=Število za ngram (%d) in število msd oznak (%d) se morata ujemati.
message.WARNING_WORD_OR_LEMMA=Izberite, ali želite statistiko izračunati za besede ali leme.
message.WARNING_ONLY_NUMBERS_ALLOWED=Preverite, ali ste vnesli veljavno število.
message.WARNING_NUMBER_TOO_BIG=Vneseno število ne sme biti večje od števila taksonomij.
message.WARNING_MISMATCHED_NGRAM_AND_TOKENS_VALUES=Število za n-gram (%d) in število oblikoskladenjskih oznak (%d) se morata ujemati.
message.WARNING_MISSING_STRING_LENGTH=Dolžina niza mora biti večja od 0. Vstavljena je privzeta vrednost (1).
message.WARNING_NO_TAXONOMY_FOUND=Iz korpusnih datotek ni bilo moč razbrati taksonomije. Prosim izberite drugo lokacijo ali korpus.
message.WARNING_NO_SOLAR_FILTERS_FOUND=Iz korpusnih datotek ni bilo moč razbrati filtrov. Prosim izberite drugo lokacijo ali korpus.
message.WARNING_NO_TAXONOMY_FOUND=Iz korpusnih datotek ni bilo mogoče razbrati taksonomije. Izberite drugo lokacijo ali korpus.
message.WARNING_NO_SOLAR_FILTERS_FOUND=Iz korpusnih datotek ni bilo mogoče razbrati filtrov. Izberite drugo lokacijo ali korpus.
message.ERROR_WHILE_EXECUTING=Prišlo je do napake med izvajanjem.
message.ERROR_WHILE_SAVING_RESULTS_TO_CSV=Prišlo je do napake med shranjevanje rezultatov.
message.ERROR_NOT_ENOUGH_MEMORY=Na voljo imate premalo pomnilnika (RAM-a) za analizo takšne količine podatkov.
message.ERROR_WHILE_SAVING_RESULTS_TO_CSV=Prišlo je do napake med shranjevanjem rezultatov.
message.ERROR_NOT_ENOUGH_MEMORY=Za analizo tolikšne količine podatkov imate na voljo premalo pomnilnika.
message.ERROR_NO_REGI_FILE_FOUND=Manjka datoteka \"%s\".
message.MISSING_NGRAM_LEVEL=N-gram nivo
message.MISSING_NGRAM_LEVEL=Nivo n-grama
message.MISSING_CALCULATE_FOR=Izračunaj za
message.MISSING_SKIP=""
message.MISSING_STRING_LENGTH=Dolžina niza
@ -160,20 +160,20 @@ message.MISMATCHED_STRING_LENGTH_AND_MSD_REGEX=Neujemajoča dolžina niza in reg
message.NOTIFICATION_FOUND_X_FILES=Št. najdenih datotek: %s
message.NOTIFICATION_CORPUS=Korpus: %s
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_COMPLETED=Analiza je zaključena, rezultati so shranjeni.
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_COMPLETED_NO_RESULTS=Analiza je zaključena, vendar ni bilo moč izračunati statistike, ki bi ustrezala vsem navedenim pogojem.
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_COMPLETED_NO_RESULTS=Analiza je zaključena, vendar ni bilo mogoče izračunati statistike, ki bi ustrezala vsem navedenim pogojem.
message.RESULTS_PATH_SET_TO_DEFAULT=Lokacija za shranjevanje rezultatov je nastavljena na lokacijo korpusa.
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_CANCELED=Analiziranje je bilo prekinjeno.
message.NOTIFICATION_ANALYSIS_CANCELED=Analiza je bila prekinjena.
message.ONGOING_NOTIFICATION_ANALYZING_FILE_X_OF_Y=Analiziram datoteko %d od %d (%s) - Preostali čas %d s
message.CANCELING_NOTIFICATION=Prekinjeno
message.LABEL_CORPUS_LOCATION_NOT_SET=Lokacija korpusa ni nastavljena
message.LABEL_RESULTS_LOCATION_NOT_SET=Lokacija za shranjevanje rezultatov ni nastavljena
message.LABEL_RESULTS_CORPUS_TYPE_NOT_SET=Vrsta korpusa ni nastavljena
message.LABEL_CORPUS_LOCATION_NOT_SET=Lokacija korpusa ni nastavljena.
message.LABEL_RESULTS_LOCATION_NOT_SET=Lokacija za shranjevanje rezultatov ni nastavljena.
message.LABEL_RESULTS_CORPUS_TYPE_NOT_SET=Vrsta korpusa ni nastavljena.
message.LABEL_SCANNING_CORPUS=Iskanje in analiza korpusnih datotek...
message.LABEL_SCANNING_CORPUS=Iskanje in analiza korpusnih datotek ...
message.LABEL_SCANNING_SINGLE_FILE_CORPUS=Analiza vnosa
message.COMPLETED=končano
message.COMPLETED=Končano.
#message.TOOLTIP_chooseCorpusLocationB=Izberite mapo v kateri se nahaja korpus. Program izbrano mapo preišče rekurzivno, zato bodite pozorni, da ne izberete mape z več korpusi ali z mnogo datotekami, ki niso del korpusa.
#message.TOOLTIP_readHeaderInfoChB=Če izberete to opcijo, se bo iz headerjev korpusa prebrala razpoložljiva taksonomija oz. filtri (korpus Šolar). Ta operacija lahko traja dlje časa, sploh če je korpus združen v eni sami datoteki.
@ -189,11 +189,11 @@ exportHeader.corpus=Korpus:
exportHeader.date=Datum:
exportHeader.executionTime=Čas izvajanja:
exportHeader.analysis=Analiza:
exportHeader.analysis.letters=črke
exportHeader.analysis.letters=znaki
exportHeader.analysis.wordParts=besedni deli
exportHeader.analysis.words=besede
exportHeader.analysis.wordSets=besedni nizi
exportHeader.numberLetters=Dolžina črkovnih nizov:
exportHeader.numberLetters=Dolžina znakovnih nizov:
exportHeader.calculateFor=Preštej:
exportHeader.alsoFilter=Upoštevaj tudi:
exportHeader.displayTaxonomies=Izpiši taksonomske veje:
@ -217,7 +217,7 @@ exportHeader.taxonomySetOperation=Filtriranje taksonomije po:
# export table header translations
exportTable.skippedWords=Izpuščene besede
exportTable.lettersSmall=Črkovni niz (male črke)
exportTable.lettersSmall=Znakovni niz (male črke)
exportTable.wordsSmall=Lema (male črke)
exportTable.wordBeginning=Začetni del besede
exportTable.wordEnding=Končni del besede
@ -235,7 +235,7 @@ exportTable.part.msd=oblikoskladenjskih oznak:
exportTable.part.msdProperty=oblikoskladenjskih lastnosti:
exportTable.part.wordType=besednih vrst:
exportTable.part.letterSet=črkovnega niza
exportTable.part.letterSet=znakovnega niza
exportTable.part.word2=oblike
exportTable.part.normalizedWord2=normalizirane oblike
exportTable.part.lemma2=leme
@ -243,8 +243,8 @@ exportTable.part.msd2=oblikoskladenjske oznake
exportTable.part.msdProperty2=oblikoskladenjske lastnosti
exportTable.part.wordType2=besedne vrste
exportTable.part.letterSet2=Delež glede na skupno vsoto vseh najdenih črkovnih nizov
exportTable.part.letterSet3=Črkovni niz
exportTable.part.letterSet2=Delež glede na skupno vsoto vseh najdenih znakovnih nizov
exportTable.part.letterSet3=Znakovni niz
exportTable.part.word3=Oblika
exportTable.part.normalizedWord3=Normalizirana oblika
exportTable.part.lemma3=Lema
@ -256,12 +256,12 @@ exportTable.part.set=niza
exportTable.part.share=Delež glede na vse najdene
exportTable.part.absoluteFrequency=Skupna absolutna pogostost
exportTable.part.totalFound=Skupna vsota vseh najdenih
exportTable.part.totalFoundLetters=Skupna vsota vseh najdenih črkovnih nizov
exportTable.part.totalFoundLetters=Skupna vsota vseh najdenih znakovnih nizov
exportTable.part.totalSumString=Skupna vsota vseh
exportTable.part.totalSumLetters=Skupna vsota vseh črkovnih nizov
exportTable.part.totalSumLetters=Skupna vsota vseh znakovnih nizov
# generated files names
exportFileName.letters=crke
exportFileName.letters=znaki
exportFileName.wordParts=besedni-deli
exportFileName.words=besede
exportFileName.wordSets=besedni-nizi

Loading…
Cancel
Save