docs: add Japanese README file

I created Japanese translated README.

README.md

@@ -20,7 +20,7 @@
 
 
 
-[English](README.md) | [简体中文](README_zh-CN.md)
+[English](README.md) | [简体中文](README_zh-CN.md) | [日本語](README_ja-JP.md)
 
 </div>
 

README_ja-JP.md

+<div id="top">
+
+<p align="center">
+  <img src="docs/images/MinerU-logo.png" width="300px" style="vertical-align:middle;">
+</p>
+
+</div>
+<div align="center">
+
+[![stars](https://img.shields.io/github/stars/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU)
+[![forks](https://img.shields.io/github/forks/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU)
+[![open issues](https://img.shields.io/github/issues-raw/opendatalab/MinerU)](https://github.com/opendatalab/MinerU/issues)
+[![issue resolution](https://img.shields.io/github/issues-closed-raw/opendatalab/MinerU)](https://github.com/opendatalab/MinerU/issues)
+[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/magic-pdf.svg)](https://badge.fury.io/py/magic-pdf)
+[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/magic-pdf)](https://pepy.tech/project/magic-pdf)
+[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/magic-pdf/month)](https://pepy.tech/project/magic-pdf)
+
+<a href="https://trendshift.io/repositories/11174" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/11174" alt="opendatalab%2FMinerU | Trendshift" style="width: 200px; height: 55px;"/></a>
+
+
+
+
+[English](README.md) | [简体中文](README_zh-CN.md) | [日本語](README_ja-JP.md)
+
+</div>
+
+<div align="center">
+<p align="center">
+<a href="https://github.com/opendatalab/MinerU">MinerU: PDF-Extract-Kitに基づくエンドツーエンドのPDF解析ツールで、PDFからMarkdownへの変換をサポートします。</a>🚀🚀🚀<br>
+<a href="https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit">PDF-Extract-Kit: 高品質なPDFコンテンツ抽出のための包括的なツールキット</a>🔥🔥🔥
+</p>
+
+<p align="center">
+    👋 <a href="https://discord.gg/AsQMhuMN" target="_blank">Discord</a>と<a href="https://cdn.vansin.top/internlm/mineru.jpg" target="_blank">WeChat</a>で参加してください
+</p>
+</div>
+
+# MinerU 
+
+
+## 紹介
+
+MinerUは、ワンストップのオープンソースで高品質なデータ抽出ツールであり、以下の主要な機能を含みます：
+
+- [Magic-PDF](#Magic-PDF)  PDFドキュメント抽出  
+- [Magic-Doc](#Magic-Doc)  ウェブページと電子書籍の抽出
+
+
+# Magic-PDF
+
+
+## 紹介
+
+Magic-PDFは、PDFドキュメントをMarkdown形式に変換するためのツールであり、ローカルに保存されたファイルやS3プロトコルをサポートするオブジェクトストレージ上のファイルを処理することができます。
+
+主な機能は以下の通りです：
+
+- 複数のフロントエンドモデル入力をサポート
+- ヘッダー、フッター、脚注、ページ番号の削除
+- 人間が読みやすいレイアウトフォーマット
+- 見出し、段落、リストなど、元のドキュメントの構造とフォーマットを保持
+- 画像や表を抽出してmarkdown内に表示
+- 数式をLaTeX形式に変換
+- 文字化けしたPDFの自動検出と変換
+- CPUおよびGPU環境に対応
+- Windows、Linux、macOSプラットフォームに対応
+
+
+https://github.com/user-attachments/assets/4bea02c9-6d54-4cd6-97ed-dff14340982c
+
+
+
+## プロジェクト全景
+
+![プロジェクト全景](docs/images/project_panorama_en.png)
+
+
+## フローチャート
+
+![フローチャート](docs/images/flowchart_en.png)
+
+### 依存リポジトリ
+
+- [PDF-Extract-Kit : 高品質なPDFコンテンツ抽出のための包括的なツールキット](https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit) 🚀🚀🚀
+
+## 入門ガイド
+
+### 要件
+
+- Python >= 3.9
+
+依存関係の競合を避けるために、仮想環境の使用をお勧めします。venvとcondaの両方が適しています。 
+例：
+```bash
+conda create -n MinerU python=3.10
+conda activate MinerU
+```
+
+### インストールと設定
+
+#### 1. Magic-PDFのインストール
+
+pipを使用してフル機能パッケージをインストールします：
+>注意：pipでインストールされたパッケージはCPUのみをサポートし、クイックテストに最適です。
+>
+>CUDA/MPSによる加速については、[CUDAまたはMPSによる加速](#4-CUDAまたはMPSによる加速)を参照してください。
+
+```bash
+pip install magic-pdf[full-cpu]
+```
+フル機能パッケージはdetectron2に依存しており、コンパイルインストールが必要です。   
+自分でコンパイルする必要がある場合は、https://github.com/facebookresearch/detectron2/issues/5114 を参照してください。  
+または、私たちの事前コンパイルされたwhlパッケージを直接使用できます（Python 3.10に限定）：
+
+```bash
+pip install detectron2 --extra-index-url https://myhloli.github.io/wheels/
+```
+
+
+#### 2. モデルの重みファイルのダウンロード
+
+詳細については、[how_to_download_models](docs/how_to_download_models_en.md)を参照してください。
+
+モデルの重みをダウンロードした後、'models'ディレクトリを大きなディスクスペースのあるディレクトリに移動します。できればSSDに移動してください。
+
+
+#### 3. 設定ファイルのコピーと設定
+リポジトリのルートディレクトリに[magic-pdf.template.json](magic-pdf.template.json)ファイルがあります。
+```bash
+cp magic-pdf.template.json ~/magic-pdf.json
+```
+magic-pdf.jsonで、"models-dir"をモデルの重みファイルがあるディレクトリに設定します。
+
+```json
+{
+  "models-dir": "/tmp/models"
+}
+```
+
+
+#### 4. CUDAまたはMPSによる加速
+利用可能なNvidia GPUを持っている場合や、Apple Siliconを搭載したMacを使用している場合は、それぞれCUDAまたはMPSによる加速を利用できます。
+##### CUDA
+
+CUDAバージョンに応じたPyTorchバージョンをインストールする必要があります。  
+この例では、CUDA 11.8バージョンをインストールします。詳細はhttps://pytorch.org/get-started/locally/ を参照してください。  
+```bash
+pip install --force-reinstall torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
+```
+また、設定ファイルmagic-pdf.jsonの"device-mode"の値を変更する必要があります。  
+```json
+{
+  "device-mode":"cuda"
+}
+```
+
+##### MPS
+
+Mシリーズチップデバイスを搭載したmacOSユーザーは、推論加速のためにMPSを使用できます。  
+設定ファイルmagic-pdf.jsonの"device-mode"の値を変更する必要があります。  
+```json
+{
+  "device-mode":"mps"
+}
+```
+
+
+### 使用方法
+
+#### 1. コマンドラインでの使用
+
+###### シンプル
+
+```bash
+magic-pdf pdf-command --pdf "pdf_path" --inside_model true
+```
+プログラムが終了した後、"/tmp/magic-pdf"ディレクトリに生成されたmarkdownファイルが見つかります。  
+markdownディレクトリには対応するxxx_model.jsonファイルがあります。   
+ポストプロセッシングパイプラインの二次開発を行う場合は、次のコマンドを使用できます：  
+```bash
+magic-pdf pdf-command --pdf "pdf_path" --model "model_json_path"
+```
+この方法では、モデルデータを再実行する必要がなくなり、デバッグが便利になります。
+
+
+###### 詳細
+
+```bash
+magic-pdf --help
+```
+
+
+#### 2. APIを使用した利用
+
+###### ローカル
+```python
+image_writer = DiskReaderWriter(local_image_dir)
+image_dir = str(os.path.basename(local_image_dir))
+jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": []}
+pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, image_writer)
+pipe.pipe_classify()
+pipe.pipe_parse()
+md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")
+```
+
+###### オブジェクトストレージ
+```python
+s3pdf_cli = S3ReaderWriter(pdf_ak, pdf_sk, pdf_endpoint)
+image_dir = "s3://img_bucket/"
+s3image_cli = S3ReaderWriter(img_ak, img_sk, img_endpoint, parent_path=image_dir)
+pdf_bytes = s3pdf_cli.read(s3_pdf_path, mode=s3pdf_cli.MODE_BIN)
+jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": []}
+pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, s3image_cli)
+pipe.pipe_classify()
+pipe.pipe_parse()
+md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")
+```
+
+デモは[demo.py](demo/demo.py)を参照してください
+
+
+# Magic-Doc
+
+
+## 紹介
+
+Magic-Docは、ウェブページや多形式の電子書籍をmarkdown形式に変換するためのツールです。
+
+主な機能は以下の通りです：
+
+- ウェブページ抽出
+  - テキスト、画像、表、数式情報のクロスモーダルな正確な解析。
+
+- 電子書籍ドキュメント抽出
+  - epub、mobiなどのさまざまなドキュメント形式をサポートし、テキストと画像に完全対応。
+
+- 言語タイプの識別
+  - 176の言語を正確に認識。
+
+https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/a5a650e9-f4c0-463e-acc3-960967f1a1ca
+
+
+
+https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/0f4a6fe9-6cca-4113-9fdc-a537749d764d
+
+
+
+https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/20438a02-ce6c-4af8-9dde-d722a4e825b2
+
+
+
+
+## プロジェクトリポジトリ
+
+- [Magic-Doc](https://github.com/InternLM/magic-doc)
+  優れたウェブページと電子書籍の抽出ツール
+
+
+# 貢献者の皆様に感謝
+
+<a href="https://github.com/magicpdf/Magic-PDF/graphs/contributors">
+  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=opendatalab/MinerU" />
+</a>
+
+
+# ライセンス情報
+
+[LICENSE.md](LICENSE.md)
+
+このプロジェクトは現在、PyMuPDFを利用して高度な機能を提供していますが、AGPLライセンスに準拠しているため、特定の使用ケースに制限を課す可能性があります。今後のバージョンでは、より寛容なライセンスのPDF処理ライブラリへの移行を検討し、ユーザーフレンドリーさと柔軟性を向上させる予定です。
+
+
+# 謝辞
+
+- [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)
+- [PyMuPDF](https://github.com/pymupdf/PyMuPDF)
+- [fast-langdetect](https://github.com/LlmKira/fast-langdetect)
+- [pdfminer.six](https://github.com/pdfminer/pdfminer.six)
+
+
+# 引用
+
+```bibtex
+@misc{2024mineru,
+    title={MinerU: A One-stop, Open-source, High-quality Data Extraction Tool},
+    author={MinerU Contributors},
+    howpublished = {\url{https://github.com/opendatalab/MinerU}},
+    year={2024}
+}
+```
+
+
+# スター履歴
+
+<a>
+ <picture>
+   <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=opendatalab/MinerU&type=Date&theme=dark" />
+   <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=opendatalab/MinerU&type=Date" />
+   <img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=opendatalab/MinerU&type=Date" />
+ </picture>
+</a>
+
+# リンク
+- [LabelU (軽量なマルチモーダルデータアノテーションツール)](https://github.com/opendatalab/labelU)
+- [LabelLLM (オープンソースのLLM対話アノテーションプラットフォーム)](https://github.com/opendatalab/LabelLLM)
+- [PDF-Extract-Kit (高品質なPDFコンテンツ抽出のための包括的なツールキット)](https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit)

README_zh-CN.md

@@ -14,7 +14,7 @@
 [![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/magic-pdf/month)](https://pepy.tech/project/magic-pdf)
 <a href="https://trendshift.io/repositories/11174" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/11174" alt="opendatalab%2FMinerU | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
 
-[English](README.md) | [简体中文](README_zh-CN.md)
+[English](README.md) | [简体中文](README_zh-CN.md) | [日本語](README_ja-JP.md)
 
 </div>