בודק אותיות גדולות וסימני פיסוק

מטרה וכוונת המשתמש: כלי זה מספק נורמליזציה דטרמיניסטית של capitalisation ו punctuation עבור טקסטים אנגליים. הוא מתמודד עם חוסר עקביות בתחילת משפט, capitalisation של שמות פרטיים, ורווחים לא תקינים סביב הסימנים. משתמשים עיקריים הם כותבים, עורכים, סטודנטים, צוותי תוכן ואנשי מקצוע הכותבים אימיילים, דוחות וכתבות אתר ודורשים עיצוב עקבי. המשתמשים מדביקים טקסט ומקבלים גרסה מתוקנת המותאמת לעיר locale וסגנון שנבחרו, תוך שמירה על המשמעות. כברירת מחדל משתמשים באנגלית אמריקאית וניתן להגדיר עבור נורמות בריטיות. המוקד הוא על capitalisation בסוף משפט, שימוש במירכאות ובקווים ורטיקליים, ורווח אחיד ליצירת פלט נקי המתאים לעיבוד מכונה.
Core Logic & Features: תכונות חובה כוללות זיהוי גבולות משפט, capitalisation בהתחלת משפט, טיפול בשם עצם ורווחים קבועים סביב פיסוק; תכונות אופציונליות מאפשרות Title Case, סגנונות פיסוק לפי locale ושמירה seçכיית של ראשי תיבות. הכלי מקבל טקסט פשוט ומחזיר corrected_text plus corrections_count compacte. הוא שומר על מספרים, קודים ומחרוזות מותג ואינו משנה משמעות סמנטית. האלגוריתם דטרמיניסטי ולא-הורס עבור המשמעות, יישם כללי ONLY לעיצוב. תצורות מתקדמות מבטיחות תוצאות צפויות במסמכים וצוותים ותומכות בעיבוד בקבוצות.
Input & Output: קלט הוא טקסט והגדרת locale אופציונלית (en-US או en-GB) סגנון (sentence-case, title-case או ALL-CAPS). פלט כולל corrected_text (מחרוזת), corrections_count (מספר שלם) ו corrections_log אופציונלי המפרט בעיות שנמצאו עם מיקמיהם. אימות דוחה קלט ריק או locale לא נתמך; במקרה כזה יוחזר שגיאה מובנית. אלגוריתמים וחישובים: המערכת מפרקת את הטקסט למשפטים ולTokenים, מחילה כללי capitalisation תואמים ל locale ומנרמלת רווחים לאחר punctuation. היא משתמשת במילונים פשוטים לשמות פרטיים ולראשי תיבות ומיישמת Title Case ברירת מחדל כאשר יש צורך.
Edge Cases & Localization: קיצורים יוצאי דופן, ציטוטים משולבים, אימוג'י וג fragments code-like עלולים לגרום לתיקונים עמומים ולסמן אותם לביקורת. לוקליזציה מכסה את כללי punctuation ורווח en-US ו-en-GB. הנחות וההחרגות: מניחים פרוסה אנגלית ואינם מבצעים שכתוב דקדוקי או סגנוני מעבר לכללי capitalisation ו-punctuation; מספרים ותאריכים אינם משתנים והתוכן שאינו טקסטואלי אינו נחשב לתיקון אוטומטי.