From b8dee86c3669f0535e89723d88a40d35bdb866c3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Luka <krsnik.luka92@gmail.com>
Date: Mon, 4 Feb 2019 14:31:29 +0100
Subject: [PATCH] Modified translations + Added note punctuations in OneWord

---
 .gitignore                                    |   3 +
 src/main/java/alg/XML_processing.java         |   7 +-
 src/main/java/gui/OneWordAnalysisTab.java     |  24 +++
 .../resources/gui/OneWordAnalysisTab.fxml     |   6 +
 src/main/resources/message_en.properties      | 202 +++++++++---------
 src/main/resources/message_sl.properties      |  94 ++++----
 6 files changed, 185 insertions(+), 151 deletions(-)

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 5c9ea6b..349db05 100755
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -161,3 +161,6 @@ $RECYCLE.BIN/
 
 # Windows shortcuts
 *.lnk
+
+src/main/resources/translation_external/
+src/main/resources/translations_backup/
diff --git a/src/main/java/alg/XML_processing.java b/src/main/java/alg/XML_processing.java
index 3db0dcd..9d31002 100755
--- a/src/main/java/alg/XML_processing.java
+++ b/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()));
diff --git a/src/main/java/gui/OneWordAnalysisTab.java b/src/main/java/gui/OneWordAnalysisTab.java
index 3cacabc..d925534 100755
--- a/src/main/java/gui/OneWordAnalysisTab.java
+++ b/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);
diff --git a/src/main/resources/gui/OneWordAnalysisTab.fxml b/src/main/resources/gui/OneWordAnalysisTab.fxml
index bcb32f7..15a040e 100755
--- a/src/main/resources/gui/OneWordAnalysisTab.fxml
+++ b/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>
diff --git a/src/main/resources/message_en.properties b/src/main/resources/message_en.properties
index 9a220ad..85275af 100644
--- a/src/main/resources/message_en.properties
+++ b/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
diff --git a/src/main/resources/message_sl.properties b/src/main/resources/message_sl.properties
index a792739..3e17703 100644
--- a/src/main/resources/message_sl.properties
+++ b/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