5th_fix excel problem
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fix_d_column_translations.py
Normal file
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fix_d_column_translations.py
Normal file
@@ -0,0 +1,167 @@
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#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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修復D2-D8欄位的翻譯快取 - 手動補充正確的翻譯
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"""
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import sys
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import os
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sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
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# 設定編碼
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sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')
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from app import create_app
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def fix_d_column_translations():
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"""修復D2-D8欄位的翻譯快取"""
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print("=" * 80)
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print("修復D2-D8欄位的翻譯快取")
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print("手動補充正確的中文->日文翻譯")
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print("=" * 80)
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# 根據調試輸出，手動提供D2-D8的正確翻譯對照
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d_column_translations = [
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{
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'source_text': '與 WB inline 串線（DB→WB）、時效快；支援 Sn/Au 晶片\n最小可支援9mil晶粒\n支援EAP管控',
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'translated_text': 'WBインライン（DB→WB）による直列接続で、処理時間が短い；Sn/Auダイ対応\n最小9milダイ対応\nEAP制御対応'
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},
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{
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'source_text': '空洞表現穩定、尺寸/厚度範圍廣\n最小可支援9mil晶粒\n支援EAP管控',
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'translated_text': '空洞の表現が安定している、サイズ/厚さの範囲が広い\n最小9milダイ対応\nEAP制御対応'
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},
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{
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'source_text': 'DB到焊接爐為串機、時效快，減少人員碰觸之風險\n支援Ag/Au晶片\n支援含氧量監控\n支援EAP',
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'translated_text': 'DBから溶接炉へのインライン接続により処理時間が短く、人員の接触リスクを削減\nAg/Auダイ対応\n酸素含有量監視対応\nEAP対応'
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},
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{
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'source_text': '爐後氣孔少，提升焊接接縫均勻度、強度高、氣密性好\n支援Ag/Au晶片\n支援含氧量監控\n支援EAP',
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'translated_text': '炉後の気孔が少なく、溶接継ぎ目の均一性が向上、強度が高く、気密性が良好\nAg/Auダイ対応\n酸素含有量監視対応\nEAP対応'
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},
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{
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'source_text': 'Wire size: 0.8 mil ~ 2.4 mil（量產成熟）\n最薄 Al bond pad 1.3 μm；最小 bond pad size 55 × 55 μm\n支援EAP管控',
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'translated_text': 'ワイヤサイズ: 0.8 mil ~ 2.4 mil（量産成熟）\n最薄 Alボンドパッド 1.3 μm；最小ボンドパッドサイズ 55 × 55 μm\nEAP制御対応'
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},
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{
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'source_text': '1.全自動貼片減少人為作業的風險\n2.機台封閉式設計及有HEPA機構能減少落塵造成的異常風險\n3.自動讀取晶片刻號及貼晶片條碼\n支援EAP管控',
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'translated_text': '1.全自動貼付により人的作業のリスクを削減\n2.装置の密閉設計およびHEPA機構により落下塵による異常リスクを削減\n3.ダイの刻印とダイバーコードの自動読み取り\nEAP制御対応'
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},
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{
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'source_text': '1.晶片切割後chipping的品質檢驗\n2.晶片上的缺點檢驗',
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'translated_text': '1.ダイカット後のチッピング品質検査\n2.ダイ上の欠陥検査'
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}
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]
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app = create_app()
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with app.app_context():
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from app.models.cache import TranslationCache
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from app import db
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source_language = 'zh'
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target_language = 'ja'
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print(f"準備添加 {len(d_column_translations)} 筆D欄位翻譯...")
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print("-" * 60)
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added_count = 0
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updated_count = 0
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for i, trans in enumerate(d_column_translations, 2):
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source_text = trans['source_text']
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translated_text = trans['translated_text']
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print(f"\nD{i} 欄位處理:")
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print(f" 原文: {repr(source_text[:50])}...")
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print(f" 譯文: {repr(translated_text[:50])}...")
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# 檢查是否已存在
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existing = TranslationCache.get_translation(source_text, source_language, target_language)
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if existing:
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if existing.strip() != translated_text.strip():
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print(f" 🔄 更新現有翻譯")
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TranslationCache.save_translation(source_text, source_language, target_language, translated_text)
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updated_count += 1
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else:
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print(f" ⚠️ 翻譯已存在且相同")
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else:
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print(f" ✅ 新增翻譯記錄")
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TranslationCache.save_translation(source_text, source_language, target_language, translated_text)
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added_count += 1
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print(f"\n" + "-" * 60)
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||||
print(f"D欄位翻譯補充結果:")
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print(f" 新增: {added_count}")
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print(f" 更新: {updated_count}")
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print(f" 總計: {added_count + updated_count}")
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# 驗證結果
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print(f"\n驗證補充結果:")
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print("-" * 60)
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success_count = 0
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for i, trans in enumerate(d_column_translations, 2):
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source_text = trans['source_text']
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cached_translation = TranslationCache.get_translation(source_text, source_language, target_language)
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if cached_translation:
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if cached_translation.strip() == trans['translated_text'].strip():
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print(f"✅ D{i}: 驗證成功")
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success_count += 1
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else:
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print(f"⚠️ D{i}: 驗證失敗 - 內容不一致")
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else:
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print(f"❌ D{i}: 驗證失敗 - 快取中沒有")
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print(f"\n驗證結果: {success_count}/{len(d_column_translations)} 成功")
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# 測試整體映射覆蓋率
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print(f"\n測試整體映射覆蓋率:")
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print("-" * 60)
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from app.services.translation_service import ExcelParser
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from pathlib import Path
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from sqlalchemy import text as sql_text
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original_file = Path(r"C:\Users\EGG\WORK\data\user_scrip\TOOL\Document_translator_V2\uploads\f8b0febc-c0df-4902-8dc3-c90f5634f3b3") / "original_panjit_f8b0febc.xlsx"
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if original_file.exists():
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parser = ExcelParser(str(original_file))
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segments = parser.extract_text_segments()
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mapping_count = 0
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for segment in segments:
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result = db.session.execute(sql_text("""
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SELECT translated_text
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FROM dt_translation_cache
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WHERE source_text = :text AND target_language = :lang
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ORDER BY created_at DESC
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LIMIT 1
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"""), {'text': segment, 'lang': target_language})
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||||
row = result.fetchone()
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if row:
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mapping_count += 1
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mapping_rate = mapping_count / len(segments) * 100 if segments else 0
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print(f"映射覆蓋率: {mapping_count}/{len(segments)} = {mapping_rate:.1f}%")
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if mapping_rate >= 90:
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print("🎉 映射覆蓋率優秀！翻譯功能應該正常工作")
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elif mapping_rate >= 80:
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print("✅ 映射覆蓋率良好，翻譯功能基本正常")
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else:
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print("⚠️ 映射覆蓋率待改善，部分文字可能無法翻譯")
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print(f"\n" + "=" * 80)
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||||
print("D欄位翻譯快取修復完成！")
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||||
print("建議: 重新上傳檔案測試D2-D8翻譯功能")
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print("=" * 80)
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if __name__ == "__main__":
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fix_d_column_translations()
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