Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak

Freeelancers' best works

29
  • Copywriting - Ginger Cats

    English
    Приклад копірайтингу англійською мовою.


  • Translating a video script into English

    English
    Переклад відео англійською мовою для канала ReYoUniverse. Кількість переглядів відео сягнула майже 5 млн. Загалом переклала кілька десятків скриптів відео для цього каналу.


  • 13 USD

    Переклад

    English
    Переклад статті з англійської на українську мову


  • Legal Translation into English

    English
    Зразок перекладу юридичного документу з російської на англійську мову.


  • 3 USD

    Переклад віршу

    English
    Переклад вішу з української на англійську мову


  • 6 USD

    Копірайтер, рерайтер, перекладач текстів з різних мов

    Text translation
    Вільно володію Польською мовою,Українською,Німецькою,Англійською.Маю навик в роботі ;рерайтер ,копірайтер та перевод текстів з різних мов. Завдання буде виконано якісно та вчасно.


  • 22 USD

    Копірайт текстів про нерухомість в Турції

    Copywriting
    Необхідно написати 3 унікальних тексти англійською мовою з використанням ключових слів. Тематика - нерухомість в Турції. Теми:
    - Villas vs Apartments in Turkey
    - Top 5 Tips For Buying A Property In Turkey
    - Pros and cons of owning a property in Turkey
    Посилання на ключові запити та на теми: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bdHC489EpuV4jHGLvFQzLsbmn19LAPM2orSPnPpCbuc/edit#gid=0
    В файлі є посилання на ТЗ (вимоги до всіх текстів). Зверніть увагу на унікальність. Текст повинен бути написаний людиною. Категорично забороняється використовувати сервіси генерації контенту штучним інтелектом, такі як ChatGPT, Google Bard та їх аналоги.


  • Авторське свідоцтво

    English
    Свідоцтво на об'єкт авторського права (посібник з англійської мови).


  • 13 USD

    Python text token

    English
    Ось огляд того, що робить цей код:

    Імпортує необхідні бібліотеки: nltk для обробки природних мов, re для регулярних виразів та json для роботи з об'єктами JSON.

    Перевіряє, що необхідні дані NLTK завантажені. Якщо ні, то вони завантажуються.

    Визначає функцію tokenize_text(text), яка приймає рядок text як вхідні дані та повертає об'єкт JSON, що містить кожне слово в тексті та речення, у яких воно зустрічається.

    Функція tokenize_text(text) спочатку розбиває текст на окремі речення за допомогою sent_tokenize(text) з модуля nltk.tokenize.

    Потім вона створює порожній словник word_dict для зберігання слів та їх речень.

    Для кожного речення в тексті функція токенізує речення на окремі слова за допомогою word_tokenize(sentence) з модуля nltk.tokenize.

    Функція потім фільтрує будь-які зупинні слова (звичайні слова, такі як "the" та "and", які зазвичай не є корисними для аналізу) та небажані слова (такі як знаки пунктуації та числа) за допомогою спискового включення, яке перебирає слова та перевіряє, що кожне слово не міститься в множині англійських зупинних слів (stopwords.words('english')) та що воно не складається виключно з символів, які не є словами (за допомогою re.match('^[\W_]+$', word)).

    Функція потім перебирає відфільтровані слова та додає кожне слово та індекс речення, у якому воно зустрічається, до word_dict. Якщо слово вже є у словнику, функція додає індекс речення до списку речень, у яких зустрічається слово.

    Нарешті, word_dict перетворюється на об'єкт JSON за допомогою json.dumps(word_dict)