Перевод из кириллицы в латиницу: Транслит онлайн. Перевод кириллицы в транслит

Система транслитерации из кириллического алфавита в латинский алфавит, используемая Госдепартаментом США

	Study-English.info — cайт для изучающих английский язык, студентов, преподавателей вузов и переводчиков

Study-English.info

Кириллица Латиница   Кириллица Латиница   Кириллица Латиница А, а A   К, к K   Х, х KH Б, б B   Л, л L   Ц, ц TS В, в V   М, м M   Ч, ч CH Г, г G   Н, н N   Ш, ш SH Д, д D   О, о O   Щ, щ SHCH Е, е E, YE   П, п P   ъ   Ё, e E, YE   Р, р R   ы Y Ж, ж ZH   С, с S   ь   З, з Z   Т, т T   Э, э E И, и I   У, у U   Ю, ю YU Й, й Y   Ф, ф F   Я, я YA Буква Е русского алфавита транслитерируется в латинский алфавит как YE, если стоит в начале слова, после гласных и знаков Ъ и Ь. Во всех остальных случаях — как E. Например, Евгений=Yevgeniy, Анатольевич=Anatolyevich, Сергеевич=Sergeyevich. Буква Ё транслитерируется как YE, если она стоит в начале слова, после гласных и знаков Ъ и Ь. Во всех остальных случаях — как E. Например, Ёлкин=Yelkin, Планёрная=Planernaya. Буквы Й и Ы транслитерируются как Y в обоих случаях. Например, Быстрый=Bystryy. Буква Ц транслитерируется как TS. Таким же образом, как и буквосочетание ТС. Например, Царёв=Tsarev. Сочетание русских букв КС транслитерируется как KS, а не как X. Источник: russian.moscow.usembassy.gov

Перевод кириллицы в латиницу для URL-адресов (ЧПУ)

Этот сервис переводит заглавные буквы в строчные, заменяет пробелы, «_» и «,» на тире, при этом повторяющийся тире — удаляются.
Расширенная кириллица с особыми буквами казахского (Ә, Ғ, Қ, Ң, Ө, Ұ), украинского (і,ї,ґ,є), русского(ё,ъ,ы), сербского( ђ,љ,њ,ћ,џ), белорусского(ґ,ў) и других языков зменяются на символы согласно правилам транслита.

Умлауты немецкого языка(ü, ö, ä, ß) транслитерируются.
Буквы расширенной латиницы испанского, чешского и других языков (á,č,ď,ě,ğ,ł,ň,õ,ř,š,ű,ў,ž и др.)заменяются на аналогичные базовой латиницы.
Вставьте предложение, для которого вы хотите сформировать slug в область ниже:

Здесь можно выполнить генерацию slug онлайн Liebe Grüße!

Сбросить

---

заглавные буквы в строчные

транслитерация

не удалять цифры если они в начале

заменить нелитеральные символы на дефиз

удалить апострофоподобные символы: ‘,’,´,`,»

удалить повторяющие дефизы

удалить в начале и в конце дефизы

Поделиться:

Slug (также известный как ЧПУ — Человекопонятные Унифицированные Ресурсные Идентификаторы) представляет собой текстовую строку, которая используется в URL для идентификации и описания контента страницы или ресурса.

Слаг обычно содержит только буквы в нижнем регистре, цифры и дефисы, а также удаляет специальные символы и пробелы.

Для того чтобы перевести кириллицу в латиницу для URL-адресов, можно использовать транслитерацию.

Существует несколько стандартов транслитерации кириллицы на латиницу, например ISO 9.

Например, слово «красивый» будет транслитерировано как «krasivyj».

ЧПУ — это часть оптимизации сайта для поисковых систем (SEO), которая обеспечивает более понятные и легко читаемые адреса страниц при этом для кирилистических символов используется наш онлайн сервис для транслитераци и удаления ненужных или повторяемых символов.В результате вместо длинных и непонятных людям URL-адресов, содержащих параметры и идентификаторы, ЧПУ используют более привлекательные для пользователя URL-адреса, которые описывают содержимое страницы. Это позволяет пользователям и поисковым системам лучше понимать, что находится на странице, и делает адреса страниц более запоминающимися и легче распространяемыми.

Кроме того, использование ЧПУ может улучшить индексацию страниц поисковыми системами и повысить рейтинг сайта в поисковых результатах.

При использовании транслитерации следует учитывать, что результирующие URL-адреса могут быть довольно длинными и не всегда интуитивно понятными, поэтому стоит использовать транслитерацию с осторожностью и только в тех случаях, когда это необходимо.Оптимальная длина такого урл примерно- 85 символов, максимальная- 2048.

Использование ЧПУ также может улучшить SEO-оптимизацию сайта. Более понятные и описательные URL-адреса страниц могут помочь поисковым системам лучше понимать контекст страницы и ее содержимое, что может привести к более высокому вашей страницы позиции в выдаче результатов рганичесеского поиска.

Решено: Google Translate API и сербская латиница

3 ОТВЕТА 3

Похоже, что перевод на сербскую латиницу официально не поддерживается Cloud Translate API, как обсуждалось в этом недавнем выпуске.

Поэтому нет гарантии, что любой возможный обходной путь будет функциональным или надежным. Вы можете увидеть список поддерживаемых языковых кодов для перевода здесь.

Однако вы можете отправить запрос функции в общедоступную систему отслеживания проблем Google для Cloud Translation API. Чем больше пользователей обращают внимание на этот запрос, тем больше вероятность того, что он в конечном итоге будет встроен в API.

Вы можете просто использовать локальную библиотеку, основанную на правилах, чтобы надежно транслитерировать sr-Cyrl, который Google производит в sr-Latn.

Google Translate никогда не поддерживал  перевод  на ср-лат. Функция, которую вы видите на сайте translate.google.com и в мобильном приложении, основана на правилах транслитерации .

и еще одна заметка: приложение Google Translate предлагает только кириллицу. мне всегда приходится вручную добавлять и переключаться на сербскую латинскую клавиатуру при переводе на сербский.

Лучшие лейблы в этом пространстве

• AI ML Общий 166
• Автомл 113
• Облачный API естественного языка 33
• Облачный ТПУ 15
• Контакт-центр АИ 20
• Диалоговый поток 115
• Документ AI 60
• Рекомендации АИ 24
• Преобразование речи в текст 58
• Преобразование текста в речь 41
• Перевод AI 61
• Реестр моделей Vertex AI 100
• Платформа искусственного интеллекта Vertex 251
• Видео AI 12
• Видение ИИ 68

Лучшие авторы решений

Пользователь	Считать
	1
	1
	1

Посмотреть все

Перевод русской кириллицы в латиницу с помощью SVM (автомат опорных векторов)

• DOI:10. 1109/APWIMOB.2017.8284005
• Идентификатор корпуса: 44039630

 @article{Azid2017TranslationRC,
  title={Перевод русской кириллицы на латиницу с помощью SVM (автомат опорных векторов)},
  автор = {Диан Фаруки Азид и Будхи Ираван и Каси Сетианингсих},
  journal={2017 Азиатско-Тихоокеанская конференция IEEE по беспроводным и мобильным сетям (APWiMob)},
  год = {2017},
  страницы = {59-65}
} 

• Дайан Фаруки Азид, Будхи Ираван, К. Сетианингсих
• Опубликовано 1 ноября 2017 г.
• Информатика
• Азиатско-Тихоокеанская конференция IEEE по беспроводным и мобильным технологиям (APWiMob), 2017 г.

В этом исследовании метод захвата для перевода с использованием алгоритма классификации машины опорных векторов (SVM) может обеспечить уровень точности классификации слов 93,8% по трем слогам на основе проведенного теста, связанного с предварительной обработкой. , выделение признаков и классификация.

Посмотреть на IEEE

doi.org

Перевод русской кириллицы в латиницу с использованием алгоритма Random Forest

Muh Mufti Ramadhan, Budhi Irawan, C. Setianingsih

Computer Science

International Conference on Cyber-Enabled… интеллект с использованием алгоритма классификации Random Forest с интерфейсом мобильного приложения Android, использующего камеру в качестве устройства ввода.

Классификация K-ближайших соседей и извлечение признаков GLCM для идентификации ногтя Терри

Laura Safira, Budhi Irawan, C. Setianingsih

Информатика

Международная конференция IEEE по промышленности 4.0…

• 2019
Это исследование было направлено на выявление аномалий ногтей, ногтя Терри и текстурных характеристик. обработано матрицей совпадения уровней серого (GLCM) и методом классификации с использованием KNN.

Классификация древесины с методом трансфертного обучения и признаками узких мест

Ваджраюдха Ристиаванто, Будхи Ираван, К. Сетианингсих

Информатика, материаловедение

Международная конференция по информации и…

• 2019
В этой статье исследуется использование глубокой сверточной нейронной сети (D-CNN) с методом переноса обучения и узкими местами для классификации древесины с небольшим набором данных и достигает 95,69% точности.

Система обнаружения жертв стихийных бедствий с использованием метода сверточной нейронной сети (CNN)

Dean Rizki Hartawan, T. Purboyo, C. Setianingsih

Информатика

Международная конференция IEEE по индустрии 4.0…

• 2019
Метод сверточной нейронной сети (CNN) со 100% точностью при удалении объекта 1–4 м использует модель Mobile-net SSD и реализован на Raspberry Pi, который может обнаруживать жертв стихийных бедствий через поток камеры, размещенные на БПЛА.

Обнаружение потенциального рака кожи Лентиго-злокачественная меланома и узловая меланома с помощью экспертной системы с использованием интеллектуальной системы правил с переменным центром (VCIRS) Метод

Herfi Fani Martiano, T. Purboyo, C. Setianingsih

Computer Science

6th International Conference on Instrumentation…

• 2019
CIRS), комбинация методов системы на основе правил (RBS) и методов Ripple Down Rules (RDR) с их соответствующими преимуществами, дополняющими друг друга с помощью переменных коэффициентов использования (VUR), коэффициента использования узлов (NUR) и коэффициента использования правил (RUR) внутри.

Прогнозирование наводнений с использованием функции радиального базиса (RBF) на основе Интернета вещей (IoT)

Ни Команг Эга Картика, М. А. Мурти, К. Сетианингсих

Информатика

Международная конференция IEEE по промышленности 4.0…

• 2019 9 0027
Этот итоговый проект предназначен для предоставления информации о результатах прогнозирования наводнений с использованием технологии, называемой Интернетом вещей (IoT), и в этом прогнозировании наводнений используется функция радиального базиса.

Прогнозирование моделей загрязнения речной воды с помощью простой нейронной сети

Kennedy, P. Kusuma, C. Setianingsih

Информатика, наука об окружающей среде

Международная конференция IEEE по промышленности 4.0…

• 2019
Разработана и построена система, которая реализует ИНС для распознавания закономерностей в речных условиях с целью прогнозирования потенциала загрязнение рек, а также результаты мониторинга и прогнозирования будут доступны через веб-приложение.

PERANCANGAN APLIKASI DETEKSI DINI PENYAKIT ANEMIA MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID

М.Абдул Хамид

Медицина

• 2020
Это приложение создает Android-приложения для раннего выявления заболеваний, разработанные с помощью метода экспертных систем Forward Chaining, чтобы помочь и облегчить широкой общественности.

Системы распознавания символов: руководство для студентов и практиков

М. Чериет, Н. Харма, Ченг-Лин Лю, К. Суен

Информатика

• 2007
Развитие, и некоторые методы, используемые для достижения этой цели, в том числе байесовская теория принятия решений, а также некоторые новые методы, основанные на сопоставлении условных графов.

Segmentasi Citra menggunakan Машина опорных векторов (SVM) dan Стратегия поиска области эллипсоида (ERSS) Энтропия Аримото berdasarkan Ciri Warna dan Tekstur

Л. Хаким, С. Мутрофин, Э. Ратнасари

Математика

• 2016 90 027

Segmentasi citra merupakan suatu metode penting dalam pengolahan citra digital yang bertujuan membagi citra menjadi beberapa region yang homogen berdasarkan kriteria kemiripan tertentu. Salah satu…

Purwarupa sistem klasifikasi dan penghitung jumlah kendaraan bermotor menggunakan kamera webcam berbasis citra digital

Wisnu Rizky Kurniawan, S.B.B. Budi Bayu Murti

Информатика

• 2015
Это прототип системы классификации и подсчета транспортных средств с использованием веб-камеры на основе цифрового изображения. Используются такие методы, как вычитание фона, обнаружение границ и определение контура, пороговое значение размера, а также подсчет пересечений линий.