YouTube ٹرانسکرپٹس سے کثیر لسانی اسپیچ ڈیٹا سیٹ کیسے بنائیں

یہ کون سا مسئلہ حل کرتا ہے

بولی جانے والی زبان، کوڈ سوئچنگ یا کم وسائل والی زبانوں پر تحقیق کرنے والوں کو کافی فطری، بات چیت والا ڈیٹا ملنا مشکل ہے۔ بہت سی ویڈیوز میں کیپشنز نہیں ہوتے، اور جو ہیں ان میں مختلف معیار کے انسانی اور خودکار ذرائع ملے ہوتے ہیں۔ ٹیموں کو ایسی مستقل پائپ لائن چاہیے جو کئی زبانیں سنبھالے اور درج کرے کہ ہر ٹرانسکرپٹ کہاں سے آیا۔

پہلے ورژن میں کیا شامل کریں

• ■ہر ویڈیو کے لیے دستیاب کیپشن زبانوں کی پہچان
• ■بغیر کیپشن والی ویڈیوز کے لیے 99 زبانوں میں AI اسپیچ ریکگنیشن
• ■زبانیں ملا کر بولی گئی گفتگو کے لیے کوڈ سوئچنگ سپورٹ
• ■الائنمنٹ کے لیے لفظ کی سطح کے ٹائم اسٹیمپس
• ■ہر ٹرانسکرپٹ کی زبان اور کیپشن ماخذ کا میٹا ڈیٹا

اسے مرحلہ وار کیسے بنائیں

1. 01

   موزوں ویڈیوز تلاش کریں

   ایسے چینلز یا پلے لسٹس resolve کریں جن میں آپ کی ہدف زبانیں ہوں، اور /transcripts/{video_id}/languages کو کال کر کے دیکھیں کہ کون سے کیپشن ٹریکس موجود ہیں۔

2. 02

   جہاں دستیاب ہوں کیپشنز استعمال کریں

   جہاں دستی کیپشنز موجود ہوں انہیں حاصل کریں، کیونکہ وہ عموماً سب سے زیادہ درست ہوتے ہیں۔

3. 03

   خلا اسپیچ ریکگنیشن سے پُر کریں

   بغیر کیپشن والی ویڈیوز کے لیے زبان مقرر کر کے یا خودکار شناخت کے ساتھ ASR کی درخواست کریں، اور ملی جلی زبانوں کے لیے codeSwitching فعال کریں۔

4. 04

   الائنمنٹ ڈیٹا کے ساتھ محفوظ کریں

   لفظ کی سطح کے ٹائم اسٹیمپس کے لیے format.words کی درخواست کریں اور ہر ٹرانسکرپٹ کی زبان اور ماخذ متن کے ساتھ محفوظ کریں۔

اسٹارٹر کوڈ

یہ آئیڈیا "ترکیب 3: پلے لسٹ کو بڑی تعداد میں نالج بیس میں لوڈ کریں" پیٹرن پر بنا ہے۔ اپنے چینلز، پرامپٹس اور اسٹوریج شامل کریں۔

import requests

API = "https://www.youtubetranscript.dev/api/v2"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer yt_sk_live_YOUR_KEY"}

playlist = requests.post(f"{API}/playlists/resolve", headers=HEADERS,
                         json={"playlist_url": "https://www.youtube.com/playlist?list=PLAYLIST_ID",
                               "limit": 100}).json()

ids = [v["video_id"] for v in playlist["items"]]
batch = requests.post(f"{API}/batch", headers=HEADERS, json={
    "video_ids": ids,
    "format": {"timestamp": True, "paragraphs": True},
}).json()

# Large batches run async: poll GET /batch/{batch_id} until status is "completed"
for r in batch.get("results", []):
    if r["status"] == "completed":
        for p in r["data"]["transcript"].get("paragraphs") or []:
            store(video_id=r["video_id"], start=p["start"], text=p["text"])  # your vector DB

اسے بنانا کیوں فائدہ مند ہے

لیبز اور AI ٹیموں کو ان زبانوں میں جانچ اور تحقیقی ڈیٹا ملتا ہے جنہیں دوسری صورت میں جمع کرنا مہنگا ہے۔ مخصوص زبانوں یا شعبوں کے صاف، اچھی طرح دستاویزی ڈیٹا سیٹس ماڈل بنانے والوں کے لیے بھی قیمتی ہیں۔

ان غلطیوں سے بچیں

• ✕خودکار کیپشنز کو حتمی سچ سمجھنا: ماخذ لیبل کریں اور ایک نمونے کی دستی تصدیق کریں۔
• ✕میٹا ڈیٹا کے بغیر بولیاں ملانا: چینل اور علاقہ درج کریں تاکہ نتائج کی تشریح ہو سکے۔
• ✕لائسنسنگ نظر انداز کرنا: کوئی بھی ڈیٹا سیٹ دوبارہ تقسیم کرنے سے پہلے پلیٹ فارم کی شرائط اور کاپی رائٹ چیک کریں۔

اس آئیڈیا کے بارے میں سوالات