langs.py

IMG = """<p align = 'center'>
<img src='https://raw.githubusercontent.com/ARBML/Ashaar/master/images/ashaar_icon.png' width='150px' alt='logo for Ashaar'/>
</p>

"""
TITLE_ar="""<h1 style="font-size: 30px;" align="center">أَشْعــَـار: تحليل وإنشاء الشعر العربي</h1>"""
DESCRIPTION_ar = IMG

DESCRIPTION_ar +=""" <p dir='rtl'>
هذا البرنامج يتيح للمستخدم تحليل وإنشاء الشعر العربي.
لإنشاء الشعر العربي تم تدريب نموج يقوم بإستخدام البحر والقافية والعاطفة لإنشاء أكمال للقصيدة بناء على هذه الشروط.
بالإضافة إلى نموذج إنشاء الشعر يحتوي البرنامج على نماذج لتصنيف الحقبة الزمنية والعاطفة والبحر و كذلك تشكيل الشعر .
يقوم البرنامج بإستخدام هذه النماذج لإيجاد الخلل في القصيدة من خلال إضافة ألوان معينة تدل على اماكن الخلل.
لإستخدام البرنامج قم في البداية بكتابة قصيدة تحتوي على عدد زوجي من الأبيات و من ثم قم بالضغط على تحليل ، وبعد إنتهاء التحليل بالإمكان إنشاء إكمال للقصيدة.
عند الضغط على زر التحليل يتم إنشاء جدول التحليل الذي يشرح العديد من الأشياء :
</p>
"""
DESCRIPTION_ar+= """<div dir='RTL'>
<ul>
  <li> المشكل : تشكيل كل شطر من القصيدة المدخلة</li>
  <li>الكتابة العروضية: وتقوم هذه الكتابة على التعبير عن كل منطوق في اللغة وتبيانه حتى لو لم يكن يكتب إملائياً
 </li>
  <li>التفعيلة: تفعيلات القصيدة ، مثالاً : طَويلٌ لَهُ دُونَ البُحورِ فضائل فَعُوْلُنْ مَفَاْعِيْلُنْ فَعُوْلُنْ مَفَاْعِلُ
 </li>
  <li>النمط: يحدد حركة وسكون كل حرف في الكتابة العروضية. نستخدم الألوان التالية للرمز إلى خلل في الكتابة العروضية: الأحمر: حرف محذوف، الأزرق: حرف مضاف، الأصفر: حركة مقلوبة.</li>
</ul>
</div>
"""
DESCRIPTION_ar+= """<p dir='rtl'>
قمنا بتوفير الشفرة البرمجية كلها على 
<a href ='https://github.com/ARBML/Ashaar'> GitHub</a>.
</p>
"""

TITLE_en="""<h1 style="font-size: 30px;" align="center">Ashaar: Arabic Poetry Analysis and Generation</h1>"""
DESCRIPTION_en = IMG

DESCRIPTION_en +="""
The demo provides a way to generate analysis for poetry and also complete the poetry. 
The generative model is a character-based conditional GPT-2 model. The pipeline contains many models for 
classification, diacritization and conditional generation. Check our <a src='https://github.com/ARBML/Ashaar'>GitHub</a> for more techincal details
about this work. In the demo we have two basic pipelines. Analyze which predicts the meter, era, theme, diacritized text, qafiyah and, arudi style.
The other module, Generate which takes the input text, meter, theme and qafiyah to generate the full poem. 
"""

btn_trg_text_ar = "إنشاء"
btn_inp_text_ar = "تحليل"

btn_inp_text_en = "Generate"
btn_trg_text_en = "Analyze"

textbox_inp_text_ar = "القصيدة المدخلة"
textbox_trg_text_ar = "القصيدة المنشئة"

textbox_trg_text_en = "Input Poem"
textbox_inp_text_en = "Generated Poem"