Comment extraire du vocabulaire à partir de pages Web et de sous-titres vidéo intégrés ?
YuzuLingo · 1 nov. 2026
Extrayez les deux surfaces avec une seule pile de dictionnaires : scannez le texte réel de la page sous le pointeur et transformez les lignes vidéo intégrées en superpositions sélectionnables avec l'OCR. Depuis la même fenêtre contextuelle, vous exportez l'expression, la lecture, le glossaire, le contexte de la phrase et une capture d'écran vers Anki ou un autre SRS.
Ce dont l'extraction immersive a besoin
Une carte utile associe un mot-clé à sa signification, sa lecture et la phrase dans laquelle vous l'avez rencontré. Des champs optionnels ajoutent la hauteur tonale, la fréquence, l'audio, et une image du moment. Le goulot d'étranglement est d'obtenir un texte fiable à partir de ce que vous consommez ce jour-là.
Pages Web et autre texte DOM
Les articles, forums et nombreux visionneurs de manga exposent déjà les caractères dans le document. Un scanner de page résout le caret sous le pointeur, détecte la langue d'apprentissage parmi vos packs, déflecte, et ouvre la correspondance la plus longue. Aucune étape OCR n'est requise lorsque le texte est déjà sélectionnable.
Les sous-titres vidéo comme l'autre moitié
Les lignes d'anime et de drame hardcodées nécessitent un recadrage, un détecteur de changement de ligne et une reconnaissance sur appareil avant que l'extraction puisse commencer. La chaîne reconnue devient un texte de superposition que vous pouvez survoler comme une piste de sous-titre. Les sous-titres temporaires et les transcriptions de site évitent l'OCR lorsque le lecteur fournit déjà une chaîne.
Un chemin d'exportation
Que le coup provienne d'un paragraphe de blog ou d'une superposition OCR, la fenêtre contextuelle peut envoyer des champs via AnkiConnect en un clic. Garder le scan de page et la recherche vidéo sur les mêmes dictionnaires évite de reconstruire des decks avec des styles de glossaire inadaptés.
Comment cela diffère des outils uniquement pour les sous-titres doux
asbplayer, Migaku et Language Reactor sont performants lorsqu'une piste de sous-titre ou une transcription ASR existe. Ils ne lisent pas les pixels des sous-titres intégrés. Associer le scan DOM avec l'OCR couvre les jours où vous lisez sur le web et les nuits où vous regardez des streams qui intègrent uniquement du texte dans le cadre.
