Атты І халықаралық конференция ЕҢбектері


English-to-Kazakh structural transfer



жүктеу 8.57 Mb.
Pdf просмотр
бет38/39
Дата25.12.2016
өлшемі8.57 Mb.
1   ...   31   32   33   34   35   36   37   38   39

English-to-Kazakh structural transfer 
This  section  describes  the  current  structural  transfer  in  Apertium-eng-kaz  (revision  46018, 
26.07.2013). English to Kazakh chunker rules (file apertium-eng-kaz.eng-kaz.t1x) are described in 
detail  in  section  0.  English-to-Kazakh  inter-chunk  rules  (file  apertium-eng-kaz.eng-kaz.t2x)  are 
described in detail in section 0. The English-to-Kazakh system has an additional clean-up stage that 
takes  care  of  the  fact  that  Kazakh  morphotactics,  as  defined  in  the  Kazakh  morphological 
dictionary,  contains  optional  morphemes:  for  instance,  there  is  no  singular  morpheme  or  no-
possessive morpheme, but these are generated in the previous three steps. They are eliminated here. 
Rules  for  cleanup  have  the  same  form  as  transfer  rules  for  a  related  language  pair  (file  apertium-
eng-kaz.eng-kaz.t4x). 
The English-to-Kazakh chunker 
As regards the first round of structural transfer (the “chunker”, rules written in the apertium-eng-
kaz.eng-kaz.t1x file), rules have been written to address some of the the main local morphosyntactic 
divergences between the languages involved. The prototype is able to perform the local operations 
necessary  to  adequately  process  short  noun  phrases,  adjective  phrases,  verb  phrases  and 
adpositional  phrases  (that  is,  prepositional  phrases  in  English  and  postpositional  phrases  in 
Kazakh). 
Chunking rules, of which there are currently 60, identify six kinds of chunks and translate them 
into Kazakh as much as possible, leaving some minor operations to be performed in later stages of 
structural transfer (for instance, the case of noun phrases). Table  Table shows a description of the 
kinds of chunks found, with examples, and the chunk-level tags associated to them. The translation 
of English noun phrases and prepositional phrases are given below as examples. 
 
Table 2: Chunk-level tags currently associated to each type of chunk. Those marked with an 
asterisk correspond to optional morphemes that will need special treatment in a cleanup module (see 
text in section 0). 
Phrase 
Description 
Examples of English chunks 
detected 
Chunk-level tags 
NP 
Noun phrase 
noun 
determiner–noun 
numeral–noun 
adjective–noun 
determiner–adjective–noun 
number*, 
person, 
possessor*, case 
VP 
Verb phrase 
finite_verb, do–not–finite_verb 
have–verb_participle 
be–verb_gerund 
must–verb 
have_to–verb 
want_to–verb 
number, 
person, 
tense/conditionality, 
possessive*, 
negation* 

326 
 
Phrase 
Description 
Examples of English chunks 
detected 
Chunk-level tags 
PP 
Postpositional  phrase  (except 
genitive  phrases  ending  in  “-
{N}{I}ң”)
12
 
preposition–noun 
preposition–determiner–noun 
preposition–numeral–noun 
preposition–adjective–noun 
preposition–determiner–
adjective–noun 
number, 
person, 
possessor*, and case 
GenP 
Genitive  postpositional  phrase  
ending in “-{N}{I}ң” 
(same  as  PP,  with  “of”  as 
preposition) 
number, 
person, 
possessor*, and case 
AdjP 
Adjectival 
phrase 
(except 
superlatives with “ең”) 
adjective 
“more”–adjective 
(none) 
SupP 
Superlative  phrase  (adjectival 
phrase with “ең”) 
adjective_“-est” 
the–“most”–adjective 
possessor*,
13
 case 
 
Translation of noun phrases 
Consider  the  following  example:  the  chunker  identifies  the  English  sequence  the  large  book  
(determiner–adjective–noun) as a noun-phrase chunk. It translates into Kazakh, and assigns it four 
chunk-level tags: number (set to singular), person (set to 3rd), possessor (to be determined, as the 
noun кітап ('book') could receive a 3rd-person possesive ending (кітабы) later if the context were, 
for instance, the large book of animals, аңдардың үлкен кітабы), and case (to be determined as it 
could be, for instance, accusative in I saw the large book, Мен үлкен кітапты көрдім ). 
Translation of prepositional phrases 
On  encountering  an  English  prepositional  phrase,  which  has  to  be  rendered  in  Kazakh  as  a 
postpositional phrase, there are three possible outcomes: 
(1) 
 
The prepositional phrase results in a simple postpositional phrase using the locative “-
{D}{A}”,
14
 ablative “-{D}{A}н”, etc., but not the genitive “-{N}{I}ң”: 
[PP [P in ] [NP the beautiful garden] ] → [PP [NP әдемі бақша] [P -да ] ] 
(2) 
 
The prepositional phrase results in a simple postpositional phrase using the genitive -NIņ, 
which will be marked GenP:  
[PP [P of ] [NP the beautiful garden] ] → [GenP [NP әдемі бақша] [P -ның] ]  
(3) 
 
The prepositional phrase results in a complex postpositional phrase based around a noun 
such as аст, үст, etc.:  
[PP [P under ] [NP the garden] ] → [PP [NP [GenP [NP бақша ][P -ның]] [NP астын]] [P -да ] ]  
In all three cases, the possessor tag of the chunk, which corresponds to the main noun in the PP 
or  the  GenP  has  to  be  left  open  to  being  determined  in  later  transfer  operations  (consider,  for 
instance,  the  case  that  the  PP  in  the  beautiful  garden  is  part  of  a  larger  structure,  in  the  beautiful 
garden  of  the  city,  қаланың  әдемі  бақшасында,  in  which  the  noun  бақша  'garden'  receives  a 
possessive ending). 
Translation of verb phrases 
The mapping of English verb tenses onto Kazakh is not completely straightforward and is treated 
in the chunker. Just to give a few examples, present simple and future are rendered using the same 
                                                 
12  Upper case letters in braces (such as {N}) represent hypothetical archiphonemes (actually archigraphemes) that are 
realized as phonemes (actually graphemes) after morphophonological rules have been applied. For instance, in the 
genitive ending “-{N}{I}ң”, the archiphoneme {N} may be realized as т, д, or н and the archiphoneme {I} may be 
realized  as    і    or  ы  depending  on  the  previous  phonological  context.  This  is  perfromed  during  morphological 
generation (see section 0). 
13  Treated as a noun phrase with an implied noun (“the largest [book]”) 
14  {D} can be д or т, and {A} can be е or а, depending on the phonological context. 

327 
 
tense  in  Kazakh  (I  play  →  Мен  ойнаймын;    I  will  play  →  Мен  ойнаймын);  tenses  expressing 
continued activity, such as the English present continuous or past continuous (I am playing, I was 
playing), have to be detected and mapped onto sets of two lexical units (Мен ойнап жатырмын, 
Мен  ойнап  отырдым)  where  the  main  verb  is  found  in  the  -п  participle  form  (ойнап),  and  a 
suitable  finite  form    (жатырмын,  отырдым)  of  an  auxiliary  verb  (жатыр,  отыр)  is  used  to 
express number and person agreement
15
 (see Table  Table) for details. 
 
Table 3  Examples of tense mapping operations performed at the chunk level
 
English 
tense 
Example 
Morphemes 
Equivalent tense in 
Kazakh 
Translation 
Present 
Simple 
I play 
ойна + й(а or е 

 
Ауыспалы осы шақ 
(changing 
present 
simple)  
Мен ойнаймын 
Present  
Continuous 

am 
playing 
ойна  +  п  (ып  or  іп
  + 
жатыр  +  
  + 
  
Нақ осы шақ 
(now present tense) 
Мен 
ойнап 
жатырмын 
 
Past 
Continuous 

was 
playing 
ойна  +  п  (ып  or  іп
  + 
отыр  +  д{I}  
    + 
 
Бұрынғы өткен шақ 
(past continuous) 
Мен 
ойнап 
отырдым 
 
Verb-phrase chunks are also used to prepare translations not using a finite verb (but a nominal or 
adjectival structure, often based on non-finite forms of verbs instead). For instance, for obligatory 
English  modal  constructs  (have  to,  must,  need  to,  should)  verb  phrases  made  up  of  three  lexical 
units have to be generated, with a verbal noun, an adjective roughly meaning “necessary” (керек) or 
“proper” (жөн), and a form of the copula (absent in present tense); the subject receives the genitive 
or dative case: I have to go → Менің баруым керекI need to go → Маған бару керек, etc.; see 
these and other modal construction examples in Table  Table. 
 
Table 4  Translation of some English modal verbs 
Construction 
Example 
Morphemes 
Translation 
Gloss 
Must 
have to 
I must go, 
I  have  to 
go 
Мен  +  -{N}{I}ң  + бар 
-y  + -{I}м <1st person 
possessive> +  керек <adjective> 
Менің 
баруым 
керек 
My 
going 
necessary [is] 
Should 

should 
go 
Мен  +  -{N}{I}ң  + бар 
+  -{G}{A}н  
  +    -
{I}м  <1st  person  possessive>  +  
жөн  
Менің 
барғаным 
жөн 
My 
going 
proper [is] 
 
Need to 
I  need  to 
go 
Мен + -{G}{A}[н]  +  бар 

-y 
 

 
керек 
<adjective> 
Маған  бару 
керек 
To  me,  going 
necessary [is]  
Want to 
I  want  to 
go 
Мен  +  -{N}{I}ң  + бар 
+  -{G}{I}    +    -{I}м  <1st  person 
possessive>  +    кел  +  -{E}д{I} 
  
Менің 
барғым 
келеді 
My  going  will 
come 
 
                                                 
15  Actually,  Kazakh  language  uses  four  auxiliary  verbs:  жатыр  ('lie',  used  when  the  activity  takes  a  long  time), 
отыр ('sit', used when the activity appears to be done  in a sitting position),  тұр ('stand', when the takes a short 
time), and жүр (when the activity repeats regularly). Choosing the most adequate auxiliary verb is hard without a 
semantic  analysis,  which  is  not  easily  available  in  Apertium.  Our  current  choice  (an  approximation)  is  жатыр 
('lie') for the present continuous and отыр ('sit') for the past continuous. 

328 
 
Finally,  as  negative  constructions  in  English  contain  more  words  than  their  corresponding 
affirmative  words,  or  may  even  use  an  auxiliary  verb  (as  in  do  not,  did  not),  they  have  to  be 
separately  detected  as  verb  chunks  to  generate  the  appropriate  Kazakh  negative  forms  (I  play  → 
мен ойнаймын; I do not play → мен ойнамаймын. For examples of other negative constructs, see 
Table  Table).   
 
Table 5 Translation of some negative constructions. 
Construction 
Example 
Morphemes 
Translation 
Note 
Present 
Continuous 
(negative) 
I  am  not 
playing 
ойна  +  п  (ып  or  іп
  +  
жатқан 
жоқ 
+ 
 
Мен  ойнап 
жатқан 
жоқпын 
In  present  auxiliary  verbs 
(жатыр/отыр) do not have 
a synthetic negative form. 
Can 
(negative) 
I  can  not 
play 
Ойна 

-{E} 
 
+  ал  +  ма   
+  й    +  мын 
<1st person> 
Мен  ойнай 
алмаймын 
 
 
Verb phrases (VP) are marked at the chunk level with person and number, both to be determined 
and linked via references to the appropriate morphemes in the appropriate verb lexical forms. The 
chunk-level  person  and  number  to  be  determined  will  be  rewritten  by  the  appropriate  2nd-level 
(interchunk)  transfer  rules,  and  will  be  propagated  to  lexical  forms  at  the  3rd-level  transfer  stage 
(postchunk). 
Other  indicators  that  have  to  be  made  available  at  the  chunk  level  are  negation  (for  negative 
verbs)  and  conditional  (which  will  be  handled  as  a  tense).  For  instance,  negation  can  be  easily 
determined at the chunking level when the English VP chunk contains not, as in I don’t play → мен 
ойнамаймын,  but  may  need  to  be  determined  at  the  interchunk  level  in  sentences  having  a  non-
negative VP but a negative word like those starting with еш-, like I write nothing → мен ешнәрсе 
жазбаймын, which requires a negative form of the verb (-ба- in the example). 
Translation of adjectival phrases  
In  Kazakh  noun  phrases,  adjectives  come  before  nouns  and  do  not  show  any  agreement  with 
nouns.  Adjectives can also appear in separate adjective phrases. Here are some examples: 
(4) 
 
The adjective alone, marked AdjP: 
[AdjP beautiful ] → [AdjP әдемі]  
(5) 
 
Comparative  adjective  phrases    (English  more  +  adjective,  or  adjective-[e]r);  the  Kazakh 
translation chooses the comparative suffix “-{I}р{A}{K}”:  
[AdjP  more beautiful ]  → [AdjP әдемірек
(6) 
 
For superlative adjective phrases  “the most + adjective”  or “adjective-[e]st”, translation is 
built using “ең” + adjective:  
[SupP  the largest ]  → [SupP ең әдемі
[SupP  the most beautiful ]   → [SupP ең үлкен
As noted in §0, superlative adjective phrases have some properties of noun phrases (such as 
receiving possessive morphemes when modified by a genitive phrase: the most beautiful of people 
→ адамдардың ең әдемісі); one could say that they are treated as NPs with an implied noun. 
English-to-Kazakh inter-chunk processing 
The  second  round  of  structural  transfer  (the  “interchunk”  rules  written  in  the  apertium-eng-
kaz.eng-kaz.t2x file) is currently performed by a proof-of-concept set of 18 rules, representative of 
following operations: 

 
Inter-chunk  agreement  (for  instance,  number  and  person  agreement  between  subject  noun 
phrase and verb phrase): features to be agreed here are left undefined by the chunker; those that are 
not defined at the interchunk phase are left for the post-chunk phases. 

329 
 

 
Assigning  case  to  noun  phrases  (which  are  generated  without  case  by  the  chunker):  for 
instance,  accusative  case  for  objects  (I  see  the  sky  →  Мен  аспанды  көремін),  genitive  case  for 
obligatory  constructs  (I  have  to  go  →  менің  баруым  керек),    dative  case  for  the  verb  to  need  (
need a book →Маған кітап керек), locative case for possession (I have a book → Менде кітап 
бар), etc. 

 
Reordering:  placing  of  object  before  verb  (  I[1]  see[2]  the  sky[3]  →  Мен[1]  аспанды[3] 
көремін[2]), placing of prepositional pharses before the verb  (They[1] played[2] on top of the tree 
[3] → Олар[1] ағаштың үстінде[3] ойнады [2]), etc. 
The set of rules has to be extended, as many combinations of the above phenomena are still not 
covered (for instance, there is no rule to obtain the right word order in I have to go to the university 
Менің университетке баруым керек).
16
  
Some results, problems and limitations 
The  system  described  is  not  much  more  than  a  proof-of-concept  system  that  still  needs  to  be 
extended to reasonably cover all transfer operations needed. Therefore, evaluating the output of the 
system using customary evaluation measures such as BLEU (Papineni et al. 2002) is still out of the 
question. 
Instead,  tables    Table  and    Table  show  how  our  current  prototype  performs  for  some 
representative structures covered by the transfer rules currently available (some of them discussed 
above). As has been said above, are already at least two MT systems that translate from English to 
Kazakh:  Sanasoft's  and  Trident's,  both  of  which  can  be  used  online  (see  Introduction  for  details); 
therefore, we will briefly compare our results to those obtained by the commercial systems. 
 
Table 6 Example machine translation output for some simple phrases and sentences. 
Structure/problems 
English  
Kazakh 
(Apertium) 
Kazakh 
(Sanasoft) 
Kazakh 
(Trident) 
Noun phrases 
your  two  beautiful 
gardens  
сіздің  екі  әдемі 
бақшаңыз  
Сенің  екі  әдемі 
бақтарың
сендер 
екі 
тамаша 
бақшалар 
Prepositional 
phrases 
in the big city 
үлкен қалада 
Үлкен қала 
үлкен қалада 
Possessives 
the chief of the city     қаланың 
басшысы 
қаланың көсемі  Бас қала 
 
On top of the tree of 
the  garden  of  the 
city 
қала 
бақшасының   
ағашының 
үстінде  
Зырылдауық 
ағаш бақ қала 
В  алқындыр- 
қаланың 
бақшасының 
ағашының 
Adjective phrases 
bigger 
үлкенірек 
Үлкен 
үлкен 
Modal verbs 
I have to go 
Менің    баруым 
керек  
Мен 
барып 
жатырмын 
жүрмін 
Маған бару have 
I can drive 
Мен    жүргізе 
аламын  
Мен 
болып 
жатырмын 
жүргізіп 
жатырмын 
Мен 
жүру 
білемін 
 
                                                 
16  As  chunks  detected  by  the  chunker  are  finite-length  and  inter-chunk  rules  also  process  finite-length  chunk 
sequences, it has to be noted that there will always be a limit to the scope of reordering or agreement rules. 

330 
 
Concluding remarks and future work 
The  current  prototype  already  successfully  solves  many  cases  of  noun-phrase,  verb-phrase, 
prepositional-phrase,  and  adjectival-phrase  translation  (some  actually  better  than  the  available 
commercial  systems),  and  contains  a  reasonable  vocabulary  for  testing  purposes,  which 
nevertheless still needs extending for real-world applications. 
The following tasks have to be performed in order to have a working machine translation system: 

 
Completing  the  coverage  of  structural  transfer  rules  and  monolingual  and  bilingual 
vocabularies  so  that  the  system  produces  a  translation  for  at  least  90%  of  the  English  words  and 
performs the basic operations to identify and process correctly short constituents (1–6 words). 

 
Releasing  the  resulting  stable  system  as  apertium-eng-kaz  and  disseminate  it  to  the 
interested parties to obtain feedback about its functioning. We can reasonably expect this system to 
work better than the existing commercial systems in most aspects. 
As  a  longer-range  objective,  and  when  a  reasonably  complete  prototype  is  available,  we  will 
tackle another interesting goal: the use of feedback from human input (for instance, in an interactive 
machine translation system that provides completions to what the translator is typing). 
 
Table 7: Example machine translation output for some simple phrases and examples. 
English  
Kazakh (Apertium) 
Kazakh (Sanasoft) 
Kazakh (Trident) 
I see the blue sky.  Мен      көк  аспанды 
көремін  
Менде  көк  аспан  көріп 
жатырмын 
Мен  көгілдір  аспанды 
көремін. 
You go to school 
Сіз 
мектепке 
барасыз 
Сіз мектепке бардың 
сендер 
үйрету 
барасыңдар 
A  book  has  been 
given to you 
кітап 
 
сізге   
беріліп болған  
Кітап  барып  жатыр 
сізге берсін 
Кітап  жібер-  сендерге 
болды 
I  can  go  to  the 
three big shop  
Мен        үш  үлкен 
дүкенге 
 
бара 
аламын 
Мен 
three 
үлкен 
магазинге 
болып 
жатырмын жүрмін 
Мен  үшке  деген  бару 
үлкен дүкен білемін 
The most beautiful 
of 
garden 
is 
opened  
  бақшаның 
ең 
әдемісі  ашылады  
Көпшілік әдемі бақ ашық 
бар 
Ең  тамаша  бақшадан 
болады ашыл- 
I see my car  
 
Мен    менің  жеңіл 
автокөлігімді 
көремін  
Мен  менің  автомобилім 
көріп жатырмын 
Мен 
өзінің 
автомобильсын көремін 
The famous doctor 
of the city is going 
to hospital  
қаланың    танымал 
дәрігері      емханаға  
барып жатыр  
Атақты  дәрігер  қала 
ауруханаға барады 
қаланың атайы докторы 
ауруханаға 
деген 
жиналады 
She 
eats 
chocolates 
with 
sugar 
Ол   
шоколадтарды  
қантпен жейді  
Ол eats chocolates қант 
Ол 
шоколадтарды 
қантпен жейді 
 
Каталог: conf
conf -> Г. Д. Рыскелдиева Жинақта «Жаратылыстану гуманитарлық ғылымдары жəне олардың Қазақстан Республикасының индустриалды нновациялық даму бағдарламасын жүзеге асырудағы рөлі» атты
conf -> Министерство образования и науки республики казахстан
conf -> Viii халықаралық ғылыми-тәжірибелік конференциясы «Білім беру саласындағы өзгерістер аясын кеңейту: апробация мен тарату» Астана қ. Халықаралық мектебі
conf -> Қазақстан республикасы бiлiм және ғылым министрлiгi еуразия гуманитарлық институты
conf -> «Вітчизнянанаука: сучаснийстан,актуальніпроблемитаперспективирозвитку»
conf -> Развитие творческих способностей учащихся на уроках информатики с помощью инновационнных форм занятий


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   31   32   33   34   35   36   37   38   39


©emirsaba.org 2019
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет