Localized file check-in by OneLocBuild Task: Build definition ID 21368: Build ID 106178211

libs/localization/src/lib/en.cs.json

@@ -186,6 +186,12 @@
     "showTop": "Datové body s největšími odhadovanými příčinami reakce na zpracování funkce: {0}",
     "whatifDescription": "Citlivostní analýza vám umožní provést perturbaci funkcí u jakéhokoli vstupu a pozorovat, jak se predikce modelu budou měnit. Funkce můžete perturbovat ručně, nebo můžete zadat požadované predikce (např. třídu popisku u klasifikátoru) a zobrazit si tak seznam nejbližších datových bodů k původnímu vstupu, které povedou k požadované predikci. V případě takzvaných protifaktorů predikce je můžete použít k prozkoumání vztahů, které se model naučil, nebo k porozumění důležitých, nezbytných funkcí pro předpovědi modelu, nebo k ladění krajních případů modelu. Když budete chtít začít, zvolte vstupní body z datové tabulky nebo bodového diagramu."
   },
+  "DataAnalysis": {
+    "TableView": {
+      "description": "View the dataset in a table representation with the ground truth and predicted labels. The table is separated into sub-tables of correct and incorrect predictions.",
+      "infoTitle": "Additional information on table view"
+    }
+  },
   "ErrorAnalysis": {
     "Cohort": {
       "cohort": "Kohorta",
@@ -1141,7 +1147,7 @@
   "InterpretText": {
     "View": {
       "interpretibilityDashboard": "Řídicí panel interpretovatelnosti",
-      "importantWords": "Zobrazit nejdůležitější slova",
+      "importantWords": "Show most important words",
       "topFeatureList": "Analýza seznamu hlavních funkcí",
       "allButton": "VŠECHNY FUNKCE",
       "negButton": "NEGATIVNÍ FUNKCE",
@@ -1155,7 +1161,8 @@
       "predictedAnswer": "Předpokládaná odpověď: ",
       "trueAnswer": "Skutečná odpověď: ",
       "inputs": "Vstupy",
-      "outputs": "Výstupy"
+      "outputs": "Výstupy",
+      "sliderAriaLabel": "Slider for most important words"
     },
     "Legend": {
       "featureLegend": "LEGENDA TEXTOVÉ FUNKCE",
@@ -1188,6 +1195,8 @@
       "columnTwo": "Index",
       "columnThree": "Skutečné Y",
       "columnFour": "Predikované Y",
+      "columnThreeOD": "Correct",
+      "columnFourOD": "Incorrect",
       "columnFive": "Další metadata",
       "chooseObject": "Zvolte zjištěný objekt",
       "examples": "Příklady",
@@ -1207,6 +1216,8 @@
       "panelInformation": "Informace",
       "predictedLabel": "Predikovaný popisek",
       "predictedY": "Předpověď: ",
+      "correctDetections": "Correct detections: ",
+      "incorrectDetections": "Incorrect detections: ",
       "prefix": "Objekt: ",
       "rows": "Řádky: ",
       "search": "Hledat",
@@ -1446,9 +1457,9 @@
       "CorrectPredictions": "Správné predikce",
       "GlobalExplanation": "Význam agregovaného atributu",
       "IncorrectPredictions": "Nesprávné predikce",
-      "InfoTitle": "Další informace o zobrazení tabulky analýzy dat",
+      "InfoTitle": "Additional information on feature importance values",
       "IndividualFeatureTabular": "Výběrem datového bodu kliknutím na datový bod (až 5 datových bodů) v tabulce zobrazíte jejich místní hodnoty důležitosti funkcí (místní vysvětlení) a grafy jednotlivých podmíněných očekávání (ICE).",
-      "IndividualFeatureText": "Výběrem datového bodu kliknutím na datový bod v tabulce zobrazíte hodnoty důležitosti místních funkcí (místní vysvětlení).",
+      "IndividualFeatureText": "Select a datapoint by clicking on a datapoint in the table to view the local feature importance values (local explanation) from SHAP's text explainer.",
       "LocalExplanation": "Významnost jednotlivých atributů",
       "SelectionCounter": "{0}/{1} vybraných datových bodů",
       "SelectionLimit": "V tuto chvíli je možné vybrat až 5 datových bodů.",

libs/localization/src/lib/en.de.json

@@ -186,6 +186,12 @@
     "showTop": "Datenpunkte mit den größten geschätzten kausalen Antworten auf das Behandlungsfeature: {0}",
     "whatifDescription": "Was-wäre-wenn ermöglicht es Ihnen, Features für beliebige Eingaben zu stören und zu beobachten, wie sich die Vorhersage des Modells ändert. Sie können Features manuell stören oder die gewünschte Vorhersage (z.B. die Klassenbezeichnung für einen Klassifizierer) angeben, um eine Liste der Datenpunkte anzuzeigen, die der ursprünglichen Eingabe am nächsten liegen und zur gewünschten Vorhersage führen würden. Dies wird auch kontrafaktische Vorhersage genannt, und Sie können diese zum Erkunden der vom Modell erlernten Beziehungen verwenden, zum Verständnis wichtiger, erforderlicher Features für die Vorhersagen des Modells oder zum Debuggen von Randfällen für das Modell. Wählen Sie zum Starten die Eingabepunkte aus der Datentabelle oder dem Streudiagramm aus."
   },
+  "DataAnalysis": {
+    "TableView": {
+      "description": "View the dataset in a table representation with the ground truth and predicted labels. The table is separated into sub-tables of correct and incorrect predictions.",
+      "infoTitle": "Additional information on table view"
+    }
+  },
   "ErrorAnalysis": {
     "Cohort": {
       "cohort": "Kohorte",
@@ -1141,7 +1147,7 @@
   "InterpretText": {
     "View": {
       "interpretibilityDashboard": "Interpretierbarkeitsdashboard",
-      "importantWords": "Wichtigste Wörter anzeigen",
+      "importantWords": "Show most important words",
       "topFeatureList": "Wichtigste Featurelistenanalysen",
       "allButton": "ALLE FEATURES",
       "negButton": "NEGATIVE FEATURES",
@@ -1155,7 +1161,8 @@
       "predictedAnswer": "Vorhergesagte Antwort: ",
       "trueAnswer": "Richtige Antwort: ",
       "inputs": "Eingaben",
-      "outputs": "Ausgaben"
+      "outputs": "Ausgaben",
+      "sliderAriaLabel": "Slider for most important words"
     },
     "Legend": {
       "featureLegend": "TEXTFUNKTIONSLEGENDE",
@@ -1188,6 +1195,8 @@
       "columnTwo": "Index",
       "columnThree": "WAHR Y",
       "columnFour": "Vorhergesagtes Y",
+      "columnThreeOD": "Correct",
+      "columnFourOD": "Incorrect",
       "columnFive": "Andere Metadaten",
       "chooseObject": "Erkanntes Objekt auswählen",
       "examples": "Beispiele",
@@ -1207,6 +1216,8 @@
       "panelInformation": "Informationen",
       "predictedLabel": "Vorhergesagte Bezeichnung",
       "predictedY": "Vorhergesagt: ",
+      "correctDetections": "Correct detections: ",
+      "incorrectDetections": "Incorrect detections: ",
       "prefix": "Objekt: ",
       "rows": "Zeilen: ",
       "search": "Suchen",
@@ -1446,9 +1457,9 @@
       "CorrectPredictions": "Richtige Vorhersagen",
       "GlobalExplanation": "Aggregierte Attributrelevanz",
       "IncorrectPredictions": "Falsche Vorhersagen",
-      "InfoTitle": "Zusätzliche Informationen zur Tabellenansicht für die Datenanalyse",
+      "InfoTitle": "Additional information on feature importance values",
       "IndividualFeatureTabular": "Wählen Sie einen Datenpunkt aus, indem Sie in der Tabelle auf einen Datenpunkt (bis zu 5 Datenpunkte) klicken, um deren lokale Featurerelevanzwerte (lokale Erklärung) und die Plots für die individuelle bedingte Erwartung (Individual Conditional Expectation, ICE) anzuzeigen.",
-      "IndividualFeatureText": "Wählen Sie einen Datenpunkt aus, indem Sie auf einen Datenpunkt in der Tabelle klicken, um die Wichtigkeitswerte für lokale Features anzuzeigen (lokale Erklärung).",
+      "IndividualFeatureText": "Select a datapoint by clicking on a datapoint in the table to view the local feature importance values (local explanation) from SHAP's text explainer.",
       "LocalExplanation": "Individuelle Attributrelevanz",
       "SelectionCounter": "{0}/{1} Datenpunkte ausgewählt",
       "SelectionLimit": "Zu diesem Zeitpunkt können bis zu 5 Datenpunkte ausgewählt werden.",

libs/localization/src/lib/en.es.json

@@ -186,6 +186,12 @@
     "showTop": "Puntos de datos con las mayores respuestas causales estimadas a la característica de tratamiento: {0}",
     "whatifDescription": "La hipótesis le permite perturbar las características de cualquier entrada y observar cómo cambia la predicción del modelo. Puede perturbar las características manualmente o especificar la predicción deseada (por ejemplo, la etiqueta de clase de un clasificador) para ver una lista de los puntos de datos más cercanos a la entrada original que daría lugar a la predicción deseada. También conocidas como contrafactuales de predicción, puede usarlas para explorar las relaciones aprendidas por el modelo; comprender las características importantes y necesarias para las predicciones del modelo; o depurar casos perimetrales para el modelo. Para empezar, elija los puntos de entrada de la tabla de datos o el gráfico de dispersión."
   },
+  "DataAnalysis": {
+    "TableView": {
+      "description": "View the dataset in a table representation with the ground truth and predicted labels. The table is separated into sub-tables of correct and incorrect predictions.",
+      "infoTitle": "Additional information on table view"
+    }
+  },
   "ErrorAnalysis": {
     "Cohort": {
       "cohort": "Cohorte",
@@ -1141,7 +1147,7 @@
   "InterpretText": {
     "View": {
       "interpretibilityDashboard": "Panel de interpretabilidad",
-      "importantWords": "Show most Important Words",
+      "importantWords": "Show most important words",
       "topFeatureList": "Análisis de la lista de características principales",
       "allButton": "TODAS LAS CARACTERÍSTICAS",
       "negButton": "CARACTERÍSTICAS NEGATIVAS",
@@ -1155,7 +1161,8 @@
       "predictedAnswer": "Predicted answer: ",
       "trueAnswer": "True answer: ",
       "inputs": "Inputs",
-      "outputs": "Outputs"
+      "outputs": "Outputs",
+      "sliderAriaLabel": "Slider for most important words"
     },
     "Legend": {
       "featureLegend": "LEYENDA DE CARACTERÍSTICA DE TEXTO",
@@ -1188,6 +1195,8 @@
       "columnTwo": "Índice",
       "columnThree": "Y verdadero",
       "columnFour": "Eje Y previsto",
+      "columnThreeOD": "Correct",
+      "columnFourOD": "Incorrect",
       "columnFive": "Otros metadatos",
       "chooseObject": "Choose a detected object",
       "examples": "examples",
@@ -1207,6 +1216,8 @@
       "panelInformation": "Information",
       "predictedLabel": "Predicted label",
       "predictedY": "Predicted: ",
+      "correctDetections": "Correct detections: ",
+      "incorrectDetections": "Incorrect detections: ",
       "prefix": "Object: ",
       "rows": "Rows: ",
       "search": "Buscar",
@@ -1446,9 +1457,9 @@
       "CorrectPredictions": "Predicciones correctas",
       "GlobalExplanation": "Importancia de la característica Agregar",
       "IncorrectPredictions": "Predicciones incorrectas",
-      "InfoTitle": "Additional information on data analysis table view",
+      "InfoTitle": "Additional information on feature importance values",
       "IndividualFeatureTabular": "Select a datapoint by clicking on a datapoint (up to 5 datapoints) in the table to view their local feature importance values (local explanation) and individual conditional expectation (ICE) plots.",
-      "IndividualFeatureText": "Select a datapoint by clicking on a datapoint in the table to view the local feature importance values (local explanation).",
+      "IndividualFeatureText": "Select a datapoint by clicking on a datapoint in the table to view the local feature importance values (local explanation) from SHAP's text explainer.",
       "LocalExplanation": "Importancia de la característica Individual",
       "SelectionCounter": "{0}/{1} puntos de datos seleccionados",
       "SelectionLimit": "En este momento se pueden seleccionar hasta 5 puntos de datos.",

libs/localization/src/lib/en.fr.json

@@ -186,6 +186,12 @@
     "showTop": "DataPoints avec la fonction de traitement des réponses de causalité la plus élevée estimée : {0}",
     "whatifDescription": "What-if vous permet de perturber des fonctionnalités pour n’importe quelle entrée et d’observer comment la prédiction du modèle change. Vous pouvez perturber des fonctionnalités manuellement ou spécifier la prédiction souhaitée (par exemple, l’étiquette de classe d’un classifieur) pour afficher la liste des points de données les plus proches de l’entrée d’origine qui mèneraient à la prédiction souhaitée. Également appelés contrefacteurs de prédiction, vous pouvez les utiliser pour explorer les relations établies par le modèle ; comprendre les fonctionnalités importantes et nécessaires pour les prédictions du modèle ; ou déboguer des cas de périphérie pour le modèle. Pour commencer, choisissez des points d’entrée dans le tableau de données ou le nuage de points."
   },
+  "DataAnalysis": {
+    "TableView": {
+      "description": "View the dataset in a table representation with the ground truth and predicted labels. The table is separated into sub-tables of correct and incorrect predictions.",
+      "infoTitle": "Additional information on table view"
+    }
+  },
   "ErrorAnalysis": {
     "Cohort": {
       "cohort": "Cohorte",
@@ -1141,7 +1147,7 @@
   "InterpretText": {
     "View": {
       "interpretibilityDashboard": "Tableau de bord d’interprétation",
-      "importantWords": "Afficher les mots les plus importants",
+      "importantWords": "Show most important words",
       "topFeatureList": "Analyse de la liste des principales fonctionnalités",
       "allButton": "TOUTES LES FONCTIONNALITÉS",
       "negButton": "FONCTIONNALITÉS NÉGATIVES",
@@ -1155,7 +1161,8 @@
       "predictedAnswer": "Réponse prédite : ",
       "trueAnswer": "Réponse vraie : ",
       "inputs": "Entrées",
-      "outputs": "Sorties"
+      "outputs": "Sorties",
+      "sliderAriaLabel": "Slider for most important words"
     },
     "Legend": {
       "featureLegend": "LÉGENDE DE FONCTIONNALITÉ DE TEXTE",
@@ -1188,6 +1195,8 @@
       "columnTwo": "Index",
       "columnThree": "Y réel",
       "columnFour": "Valeur Y prédite",
+      "columnThreeOD": "Correct",
+      "columnFourOD": "Incorrect",
       "columnFive": "Autres métadonnées",
       "chooseObject": "Choisissez un objet détecté",
       "examples": "Exemples",
@@ -1207,6 +1216,8 @@
       "panelInformation": "Informations",
       "predictedLabel": "Libellé prédit",
       "predictedY": "Prédit : ",
+      "correctDetections": "Correct detections: ",
+      "incorrectDetections": "Incorrect detections: ",
       "prefix": "Objet : ",
       "rows": "Lignes : ",
       "search": "Rechercher",
@@ -1446,9 +1457,9 @@
       "CorrectPredictions": "Prédictions correctes",
       "GlobalExplanation": "Importance des fonctionnalités agrégées",
       "IncorrectPredictions": "Prédictions incorrectes",
-      "InfoTitle": "Informations supplémentaires sur la vue du tableau d'analyse des données",
+      "InfoTitle": "Additional information on feature importance values",
       "IndividualFeatureTabular": "Sélectionnez un point de données en cliquant sur un point de données (jusqu'à 5 points de données) dans le tableau pour afficher leurs valeurs d'importance des caractéristiques locales (explication locale) et les parcelles d'attente conditionnelle individuelle (ICE).",
-      "IndividualFeatureText": "Sélectionnez un point de données en cliquant sur un point de données dans le tableau pour afficher les valeurs d'importance des caractéristiques locales (explication locale).",
+      "IndividualFeatureText": "Select a datapoint by clicking on a datapoint in the table to view the local feature importance values (local explanation) from SHAP's text explainer.",
       "LocalExplanation": "Importance des fonctionnalités individuelles",
       "SelectionCounter": "points de données{0}/{1} sélectionnés",
       "SelectionLimit": "Vous pouvez sélectionner jusqu’à 5 points de données pour le moment.",

libs/localization/src/lib/en.hu.json

@@ -186,6 +186,12 @@
     "showTop": "A kezelési jellemzőre adott legnagyobb becsült okozati válaszokkal rendelkező adatpontok: {0}",
     "whatifDescription": "A lehetőségelemzés lehetővé teszi, hogy bármilyen bemenethez perturbálja a jellemzőket, és megfigyelje, hogyan változik a modell előrejelzése. A jellemzőket manuálisan perturbálhatja, vagy megadhatja a kívánt előrejelzést (pl. osztálycímkét egy osztályozóhoz), hogy láthassa az eredeti bemenethez legközelebbi adatpontok listáját, amelyek a kívánt előrejelzéshez vezetnének. Az előrejelzési ellenpéldáknak is nevezett elemeket használhatja a modell által megtanult összefüggések feltárására; a modell előrejelzéseihez fontos, szükséges jellemzők megértésére; vagy a modell éles eseteinek hibakeresésére. A kezdéshez válasszon bemeneti pontokat az adattábláról vagy a pontdiagramról."
   },
+  "DataAnalysis": {
+    "TableView": {
+      "description": "View the dataset in a table representation with the ground truth and predicted labels. The table is separated into sub-tables of correct and incorrect predictions.",
+      "infoTitle": "Additional information on table view"
+    }
+  },
   "ErrorAnalysis": {
     "Cohort": {
       "cohort": "Kohorsz",
@@ -1141,7 +1147,7 @@
   "InterpretText": {
     "View": {
       "interpretibilityDashboard": "Értelmezhetőségi irányítópult",
-      "importantWords": "A legfontosabb szavak megjelenítése",
+      "importantWords": "Show most important words",
       "topFeatureList": "Kiemelt jellemzők listájának elemzése",
       "allButton": "MINDEN JELLEMZŐ",
       "negButton": "NEGATÍV JELLEMZŐK",
@@ -1155,7 +1161,8 @@
       "predictedAnswer": "Előre jelzett válasz: ",
       "trueAnswer": "Igaz válasz: ",
       "inputs": "Bemenetek",
-      "outputs": "Kimenetek"
+      "outputs": "Kimenetek",
+      "sliderAriaLabel": "Slider for most important words"
     },
     "Legend": {
       "featureLegend": "SZÖVEGJELLEMZŐ JELMAGYARÁZATA",
@@ -1188,6 +1195,8 @@
       "columnTwo": "Index",
       "columnThree": "Valós Y",
       "columnFour": "Előrejelzett Y",
+      "columnThreeOD": "Correct",
+      "columnFourOD": "Incorrect",
       "columnFive": "Egyéb metaadatok",
       "chooseObject": "Észlelt objektum kiválasztása",
       "examples": "példák",
@@ -1207,6 +1216,8 @@
       "panelInformation": "Információ",
       "predictedLabel": "Előrejelzett címke",
       "predictedY": "Előre jelzett: ",
+      "correctDetections": "Correct detections: ",
+      "incorrectDetections": "Incorrect detections: ",
       "prefix": "Objektum: ",
       "rows": "Sorok: ",
       "search": "Keresés",
@@ -1446,9 +1457,9 @@
       "CorrectPredictions": "Helyes előrejelzések",
       "GlobalExplanation": "Aggregált jellemzőfontosság",
       "IncorrectPredictions": "Helytelen előrejelzések",
-      "InfoTitle": "További információ az adatelemzés táblanézetéről",
+      "InfoTitle": "Additional information on feature importance values",
       "IndividualFeatureTabular": "Jelöljön ki egy adatpontot. Ehhez kattintson egy adatpontra (legfeljebb 5 adatpontra) a táblában a helyi jellemzőfontossági értékek (helyi magyarázat) és az egyéni feltételes elvárások (ICE) diagram megtekintéséhez.",
-      "IndividualFeatureText": "Jelöljön ki egy adatpontot. Ehhez kattintson egy adatpontra a táblában a helyi jellemzőfontossági értékek (helyi magyarázat) megtekintéséhez.",
+      "IndividualFeatureText": "Select a datapoint by clicking on a datapoint in the table to view the local feature importance values (local explanation) from SHAP's text explainer.",
       "LocalExplanation": "Egyéni jellemzőfontosság",
       "SelectionCounter": "{0}/{1} adatpont kiválasztva",
       "SelectionLimit": "Jelenleg legfeljebb 5 adatpont választható ki.",