Difference between revisions of "Курсы машинного перевода для языков России/Раздел 6"
Line 67: | Line 67: | ||
Таким образом, если мы хотим согласовать именное словосочетание с основным глаголом, мы только можем использовать одно правило (для <code>SN V</code>) во втором модуле передачи (the ''interchunk'') вместо отдельных правил для <code>nom verb</code>, <code>adj nom verb</code>, <code>det adj nom verb</code>, и тд. |
Таким образом, если мы хотим согласовать именное словосочетание с основным глаголом, мы только можем использовать одно правило (для <code>SN V</code>) во втором модуле передачи (the ''interchunk'') вместо отдельных правил для <code>nom verb</code>, <code>adj nom verb</code>, <code>det adj nom verb</code>, и тд. |
||
Очень важно помнить о том, что блоки (chunks) не могут быть вложенными (т.е. блок сhunk не может содержать другой блок chunk). В определенных обстоятельствах, и при определенном усилии они могут быть сведены к интерблоку interchunk — например, можно присоединить одну или несколько однородных именных словосочетаний, но не вложить их друг в друга but not nested. |
|||
An important thing to remember is that chunks cannot be nested (i.e. a chunk may not contain another chunk). In some circumstances, and with some effort they can be merged at the interchunk stage — for example to join together one or more coordinated noun phrases, but not nested. |
|||
Важно отметить, что лексические формы переводятся на язык перевода в первом модуле; последующие модули уже работают с лексическими формами уже на языке перевода. |
|||
It should be noted that lexical forms are translated into the target language in this first module; the subsequent modules only work with lexical forms in the target language. |
|||
====Interchunk==== |
====Interchunk==== |
||
Как только созданы эти блоки, следующий модуль ''interchunk'' помогает проводить операции между блоками так, как будто они являются лексическими единицами: блоки используются на уровне абстракции, таким образом подобные слова и фразы также могут переводиться с использованием таких же правил so that equivalent words and phrases can be translated using the same rules. |
|||
Once these chunks are made, the next module ''interchunk'' allows operations to be made between chunks as if they were lexical units in themselves: chunks are used as a level of abstraction, so that equivalent words and phrases can be translated using the same rules. |
|||
Этот модуль позволяет распознавать лицо, а также проводить согласование в роде, и определении порядка слов — например, согласовывать глагол прошедшего времени с местоимением в предложении на чувашском языке. В русском предложении ''Я вчера читалa'', разделитель на блоки привел бы к следующему результату the chunker would give the following output: |
|||
As well as gender concordance and word reordering, this allows person 'detection' — for example to concord a verb in the past tense in Chuvash with the pronoun in the sentence. In the Russian sentence ''Я вчера читалa'', the chunker would give the following output: |
|||
<pre> |
<pre> |
Revision as of 17:19, 13 January 2012
Contents |
Система базового структурного переноса, описанного в session 5 достаточно для работы с большинством расхождений, которые имеются в родственных языках (например, башкирский и татарский, финский и квен), при работе с языками, которые имеют больше морфологических и синтаксических расхождений, необходимо использовать более мощную систему структурного переноса. В данном разделе мы познакомим вас с системой уровня Apertium 3+, которая была разработана для работы с более длинными шаблонами и языками, которые сильнее отличаются друг от друга.
Теория
Передача путем разбивки на блоки Chunking-based transfer
Традиционное применение данного метода состоит из трех модулей: блок a chunker, между блоками и послеan interchunk and a postchunk. При необходимости данная модель может быть расширена до двух и более модулей intertchunk.
Chunker
Идея chunker - расширить существующие правила переноса чтобы было возможно сгруппировать лексические единицы. Эти группы называются блоки . Блок может объединять имена, делать согласование, вставлять и удалять слова, и выполнять перестановку слов, например,
Входной шаблон набор Input pattern | Пример | Блок на выходе | Пример |
---|---|---|---|
nom |
ҫурт | SN{nom} |
дом |
adj nom |
хитре ҫурт | SN{nom adj} |
красивый дом |
nom |
ҫуртӑм | SN{det nom} |
мой дом |
det nom |
манăн ҫурт | SN{det nom} |
мой дом |
det nom |
манăн ҫуртӑм | SN{det nom} |
мой дом |
num nom |
икĕ ҫурт | SN{num nom} |
два дома |
num nom |
пилĕ ҫурт | SN{num nom} |
пять домов |
adj nom |
хитре ҫуртсем | SN{adj nom} |
красивые домы |
adv adj nom |
питĕ хитре ҫурт | SN{adv adj nom} |
очень красивый дом |
num adv adj nom |
пилĕ питĕ хитре ҫурт | SN{num adv adj nom} |
пять очень красивых домов |
Где nom
= существительное, adj
= прилагательное, num
= числительное, det
= артикль, SN
= именная конструкция.
Такой же процесс и для формирования глагольных блоков chunks:
Входной шаблон | Пример | Блок на выходе Output chunk | Пример |
---|---|---|---|
verb |
вулать | V{verb} |
читает |
verb |
вуламасть | V{neg_adv verb} |
не читает |
verb |
вуларĕ | V{verb} |
читал |
verb |
вуламĕ | V{aux inf} |
будет читать |
verb |
вуламарĕ | V{neg_adv aux inf} |
не будет читать |
verb |
вуласшăн | V{aux part inf} |
хотел бы говорить |
verb |
вулӑттӑм | V{verb part} |
говорил бы |
adv verb |
ан вула ! | V{adv verb} |
не читай ! |
ger verb |
вулама пуçлать | V{verb inf} |
начинает читать. |
Таким образом, если мы хотим согласовать именное словосочетание с основным глаголом, мы только можем использовать одно правило (для SN V
) во втором модуле передачи (the interchunk) вместо отдельных правил для nom verb
, adj nom verb
, det adj nom verb
, и тд.
Очень важно помнить о том, что блоки (chunks) не могут быть вложенными (т.е. блок сhunk не может содержать другой блок chunk). В определенных обстоятельствах, и при определенном усилии они могут быть сведены к интерблоку interchunk — например, можно присоединить одну или несколько однородных именных словосочетаний, но не вложить их друг в друга but not nested.
Важно отметить, что лексические формы переводятся на язык перевода в первом модуле; последующие модули уже работают с лексическими формами уже на языке перевода.
Interchunk
Как только созданы эти блоки, следующий модуль interchunk помогает проводить операции между блоками так, как будто они являются лексическими единицами: блоки используются на уровне абстракции, таким образом подобные слова и фразы также могут переводиться с использованием таких же правил so that equivalent words and phrases can be translated using the same rules.
Этот модуль позволяет распознавать лицо, а также проводить согласование в роде, и определении порядка слов — например, согласовывать глагол прошедшего времени с местоимением в предложении на чувашском языке. В русском предложении Я вчера читалa, разделитель на блоки привел бы к следующему результату the chunker would give the following output:
^pron<SN><p1><mf><sg><nom>{^Эпĕ<prn><pers><2><3><4><5>$}$ ^adv<ADV>{^ĕнер<adv>$}$ ^verb<SV><imperf><tv><evid><PD><f><sg>{^вула<v><3><4><5><7>$}$
The format of chunks is much like that of lexical units, ^
indicates the start, and $
the end. The difference being that a chunk may contain other lexical units within {
and }
.
The lexical units inside the chunk (between the {
and }
signs) cannot be accessed or modified in the interchunk; here you can only access or modify elements from the description of the chunk, which is the part after ^
and before the first {
. The description of the chunk contains the lemma of the chunk (like pron
in the previous example) and the morphological tags of the chunk (which for pron
are <SN><p1><mf><sg><nom>
).
These tags can be linked with the lexical forms inside the chunk: this is the reason for the numbers <5>
and <7>
in the lexical forms of the verb
chunk: they are linked with the fifth and seventh tags of the chunk (<PD>
and <sg>
) and will be substituted for them in the postchunk module.
Interchunk has a rule for 'nominal chunk' 'adv' 'verb chunk', which copies the person from the first nominal chunk to the verb chunk, replacing the 'PD' tag; in this example, giving it the <p1>
(first person) value:
^pron<SN><p1><mf><sg><nom>{^Эпĕ<prn><pers><2><3><4><5>$}$ ^adv<ADV>{^ĕнер<adv>$}$ ^verb<SV><imperf><tv><evid><p1><f><sg>{^вула<v><3><4><5><7>$}$
The postchunk module will assign this tag to the verb inside the chunk.
Postchunk
Postchunk allows us to take the output of interchunk, and once again operate on the contents.
Changes made on the chunks in the interchunk module, will be applied to the contents of the chunk: tags containing a number will be substituted for the value of the corresponding tag outside of the chunk. The postchunk module removes the chunk lemma and tags, and leaves the output as a sequence of lexical units.
Postchunk operates on a single chunk at a time. In addition to the clip elements which refer to individual words contained in the chunk, there is also a clip numbered 0 (zero), which allows us to access information from the chunk lemma, which can be used to take information from "outside" the chunk (changed in interchunk) to the words inside. Also, because the number of words in a chunk may vary, there is an element, lu-count, which allows us to test how many words the chunk contains, and act accordingly.
Practice
For the practice section, we are going to look at how a transfer is performed in three stages by the Apertium Tatar—Kyrgyz pair, apertium-tt-ky
, and then describe a transfer rule in terms of three or more levels. So change directory to apertium-tt-ky
and make sure the pair is compiled.
Looking at three-stage transfer
We're going to translate the sentence Әхмәт тиз генә иске зур бер агачка йөгерә. from Tatar to Kyrgyz and follow the translation process through the three levels.
Input
Because we don't yet have a full translator for Tatar and Kyrgyz, we're going to use some preprepared input from the Tatar and Bashkir pair.
$ cat input ^Әхмәт<np><ant><m><nom>$ ^тиз<adv>$ ^гына<postadv>$ ^иске<adj>$ ^зур<adj>$ ^бер<det><ind>$ ^агач<n><dat>$ ^йөгер<v><iv><pres><p3><sg>$^..<sent>$
Chunker
Then output of the part-of-speech tagger is passed to the lexical transfer, and then the first level of transfer:
$ cat input | lt-proc -b tt-ky.autobil.bin | apertium-transfer -b apertium-tt-ky.tt-ky.t1x tt-ky.t1x.bin ^ant<SN>{^Акмат<np><ant><m><nom>$}$ ^adv<ADV>{^катуу<adv>$ ^гана<postadv>$}$ ^a_a_d_n<SN><dat>{^эски<adj><pst>$ ^чоң<adj><pst>$ ^бир<det><ind>$ ^дарак<n><2>$}$ ^чурка<V>{^чурка<v><iv><prt_perf>$ ^бар<v><iv><prt_impf>$ ^жат<vaux><aor><p3><sg>$}$^sent<SENT>{^..<sent>$}$
There are four rules applied by the first-level transfer module:
ПРАВИЛО: NP-ANT
: This rule matches an anthroponym (person's first name). It creates a new nominal<SN>
chunk.ПРАВИЛО: ADV POSTADV
: This rule matches a sequence of adverb and postadverb, it outputs an adverbial chunk<ADV>
containing the two lexical units.ПРАВИЛО: ADJ ADJ DET NOM
: This rule matches a sequence of two adjetives, a determiner and a noun. These are put inside a nominal chunk<SN>
and the case of the chunk is set to the case of the noun. A pointer<2>
is put on the noun so that when the case of the chunk is changed, it will be propagated inside.ПРАВИЛО: V-PRES
: This is the default present tense verb rule, it matches any verb in the present tense. It currently changes the synthetic present in Tatar into a progressive present tense with an auxiliary verb in Kyrgyz. WHY???
Note that after the first stage of transfer there are a couple of problems. The tense is correct, but the case of the noun is wrong, and the adverbial is in the wrong place. In Kyrgyz it should come before the verb.
Interchunk
$ cat input | lt-proc -b tt-ky.autobil.bin | apertium-transfer -b apertium-tt-ky.tt-ky.t1x tt-ky.t1x.bin |\ apertium-interchunk apertium-tt-ky.tt-ky.t2x tt-ky.t2x.bin ^ant<SN>{^Акмат<np><ant><m><nom>$}$ ^a_a_d_n<SN><acc>{^эски<adj><pst>$ ^чоң<adj><pst>$ ^бир<det><ind>$ ^дарак<n><2>$}$ ^post<POST>{^көздөй<post>$}$ ^adv<ADV>{^катуу<adv>$ ^гана<postadv>$}$ ^чурка<V>{^чурка<v><iv><prt_perf>$ ^бар<v><iv><prt_impf>$ ^жат<vaux><aor><p3><sg>$}$^sent<SENT>{^..<sent>$}$
One rule is applied in the interchunk module:
ПРАВИЛО: ADV SN V
: The rule matches an adverbial chunk (ADV
) followed by a nominal chunk (SN
) and then a verbal chunk (V
). It contains a macroconv_arg1
which adjusts the case of the nominal chunk, and outputs a postposition depending on the lemma of the verbal chunk. It also switches the position of the nominal chunk and the adverbial chunk, placing the adverbial before the verb.
We can see that in the output of interchunk, the adverbial has been moved and the nominal chunk is in the correct case with a postposition.
Postchunk
The final module of transfer takes the chunks output by the interchunk module, and replaces the linked tag (e.g. <2>
) with its value from the chunk.
$ cat input | lt-proc -b tt-ky.autobil.bin | apertium-transfer -b apertium-tt-ky.tt-ky.t1x tt-ky.t1x.bin |\ apertium-interchunk apertium-tt-ky.tt-ky.t2x tt-ky.t2x.bin | apertium-postchunk apertium-tt-ky.tt-ky.t3x tt-ky.t3x.bin ^Акмат<np><ant><m><nom>$ ^эски<adj><pst>$ ^чоң<adj><pst>$ ^бир<det><ind>$ ^дарак<n><acc>$ ^көздөй<post>$ ^катуу<adv>$ ^гана<postadv>$ ^чурка<v><iv><prt_perf>$ ^бар<v><iv><prt_impf>$ ^жат<vaux><aor><p3><sg>$^..<sent>$
Now the sentence is ready to be morphologically generated. The file tr-ky.autogen.hfst
can be copied from the apertium-tr-ky
pair in trunk/
.
Output
$ cat input | lt-proc -b tt-ky.autobil.bin | apertium-transfer -b apertium-tt-ky.tt-ky.t1x tt-ky.t1x.bin |\ apertium-interchunk apertium-tt-ky.tt-ky.t2x tt-ky.t2x.bin | apertium-postchunk apertium-tt-ky.tt-ky.t3x tt-ky.t3x.bin |\ hfst-proc -g tr-ky.autogen.hfst Акмат эски чоң бир даракты көздөй катуу гана чуркап бара жатат.
Describing a multi-stage transfer rule
The important thing to work out when writing a multi-stage transfer rule is how to split the rule between the different parts of transfer. For example, local reorderings (at the level of 1—5 words) should probably be done in the first stage. The chunks should be in some way thematic, so for example, finite verbs should probably not be chunked with adjectives or nominals.
Further reading
- Ginestí i Rosell, M. (ed.) (2007) Documentation of the Open-Source Shallow-Transfer Machine Translation Platform Apertium