मशीन अनुवाद करेगी, करेगी, कुछ देर लगेगी...

अनुवाद और तकनीकी क्रांति

टूट रही हैँ भाषा की दीवारेँ…

आज भाषाएँ मानव संबंधोँ मेँ अवरोधक बन गई हैँ. देशोँ के बीच बर्लिन की दीवार बन कर खड़ी है. और यह सही भी है. जब आमने सामने केवल अपना घरद्वार न हो, अपना समाज न हो. जब दुनिया आपस मेँ बात कर रही हो. दुनिया ही क्योँ… जब केवल भारत ही आपस मेँ आमने सामने हो, जैसे संसद मेँ या संयुक्त राष्ट्र संघ मेँ, तब भाषा की दीवार बाधा बन जाती है. अनुभवी अनुवादकोँ को काम पर लगाया जाता है. बेशक़ीमती मशीनोँ के द्वारा हर वक्ता के भाषण का तात्कालिक अनुवाद दूसरे देशोँ के प्रतिनिधियोँ तक पहुँचाया जाता है.

अब तक आदमी ने जितने औज़ार हथियार बनाए हैँ उन सब मेँ सब से शक्तिशाली, और एक तरह से उन सब का आधार है, वह औज़ार जिसे हम भाषा कहते हैँ. यह एक ऐसा औज़ार है जिस ने आदमी की बौद्धिक उन्नति को, तरक़्क़ी को, संभव कर दिया. औज़ार यानी उपकरण. करणोँ यानी हमारी इंद्रियोँ का सहायक उपांग, विस्तार, उपकरण…

गाड़ी हमारे पैरोँ का उपांग है, विस्तार है.

चश्मा हमारी आँखोँ का उपांग है.

हथियार हमारे हाथोँ के उपांग हैँ.

इन्हीँ की तरह और इन से भी ऊपर भाषा हमारे मन और मस्तिष्क का उपांग है. औज़ार है, उपकरण है…

मैँ बोल रहा हूँ तो भाषा मौखिक है, मुँहज़बानी है, तात्कालिक है. बस, चलती हवा जैसी है. क्षणभंगुर है. दोबारा यह कहीँ मिलेगी तो आप के मन मेँ—इस का जो कुछ भी हिस्सा आप को याद रहा हो तो. हाँ, हम मन की बात अक्षरोँ मेँ लिख लें, क़लमबद्ध कर दें, तो उस का जीवन उस काग़ज़ के जीवन जितना हो जाएगा. जितना मजबूत काग़ज़ उतनी ही देर तक हमारा लिखा टिकेगा. एक एक कर के चाहे जितने लोग पढ़ लें. यदि काग़ज़ का लिखा किताब या अख़बार बन जाए तो दूरदराज़ इलाक़ों तक हमारे मन की बात पहुँचेगी, प्रभावित करेगी. इसलिए हम भाषा को औज़ार ही नहीँ द्वार, मार्ग, रास्ता, पुल… न जाने क्या क्या कह सकते हैँ. क्योँकि—भाषा हमेँ जोड़ती है. हमारे मनोँ के बीच यह एक पुल है, दरवाज़ा है.

आज बात इस से भी ज़्यादा गंभीर और तात्कालिक, अर्जैंट, इंपोर्टैंट, क्रिटिकल हो गई है. इंटरनैट ने सारी दुनिया के सभी जागरूक लोगोँ को आमने सामने खड़ा कर दिया है. सौरी, खड़ा नहीँ कर दिया बल्कि कंप्यूटर के सामने बैठा दिया है. करोड़ोँ लोग न केवल तत्काल समाचार जानना चाहते हैँ. तेज़ी से एक होती दुनिया मेँ भाषा की दीवार को तोड़ना बेहद ज़रूरी बन गया है…

इसी लिए संसार मेँ अनुवाद की, अधिक बारीक़ी मेँ जा कर कहूँ तो अनुवाद मेँ तकनीकी क्रांति के बारे मेँ बात की जा रही है… यानी मशीन के ज़रिए अनुवाद की संभावनाओँ और विधियोँ पर बात हो रही है.

आज की तेज़ी से बदलती बढ़ती छोटी होती दुनिया मेँ, इंटरनैट की दुनिया मेँ जहाँ मिनिटोँ की दूरी भी देशोँ के लिए, इनसानोँ के लिए सहना भारी पड़ रहा है – या -

और जब जान पर पड़ी हो तो क्या हो!

ऐसी ही भयानक घड़ी आई थी सत्तर अस्सी साल पहले… दूसरे विश्वयुद्ध के दौरान. एक तरफ़ जरमनी की फ़ौजेँ थीँ. दूसरी तरफ़ मित्र राष्ट्रोँ के तमाम देशोँ की सेनाएँ इंग्लिश चैनल लाँघ कर जरमनी पर हल्ला बोल रही थीँ. सेनाएँ क्या थीँ, चूँ चूँ का मुरब्बा थीँ या भानमती का पिटारा थीँ. कोई फ़्रैंच था. कोई डच, कोई इटालियन, कोई स्पेनी, कोई हिंदी वाला, कोई गोरखा, तमिल… न जानेँ कितनी भाषाएँ थीँ. इन सभी को बोलने वाले सैनिक कंधे से कंधा मिला कर लड़ रहे थे. लेकिन बड़े अफ़सरोँ के आदेश आगे बढ़ो, रुक जाओ, पीछे हटो, आराम से… समझना, ठीक समय पर ठीक तरह समझना नामुमकिन था. यदि आदेश बहुत लंबा हो, जैसे रणनीति का विस्तार हो, तो उस का अनुवाद? …तौबा! तलाश थी किसी ऐसे तरीक़े की जिस से हर आदेश हर सैनिक के कानोँ बिल्कुल सही, बिना ज़रा भी देर, उस की अपनी भाषा मेँ पहुँच जाए…

दूसरी लड़ाई के ज़माने की इस बड़ी समस्या से जूझने का एक रास्ता निकाला गया. सभी भाषाओँ के विशेषज्ञोँ ने मैदाने जंग की सीमित आवश्यकताओँ को ध्यान मेँ रखते हुए तात्कालित अनुवाद की राह अपनाई. सीमित शब्दावली को मशीनोँ मेँ डाला गया. एक एक आदेश का अनुवाद हर भाषा मेँ किया गया. फिर उस के एक साथ सही भाषा के कमांड तक सही भाषा मेँ पहुँचाने का बंदोबस्त किया गया. यह था मशीनी अनुवाद की दिशा मेँ पहला क़दम. लाउड स्पीकरोँ के सहारे कमांडरोँ के आदेश अलग अलग भाषाओँ वाले सिपाहियोँ तक पहुँचाए गए. या छपवा कर टुकड़ियोँ के अध्यक्षों तक पहुँचाए गए.

2007. जापान के प्रधान मंत्री शिंज़ो आबे जापानी मेँ भाषण दे रहे थे. उन के हाथ मेँ था एक अजूबा गैजेट. श्री आबे बोल रहे थे जापानी भाषा मेँ और यह दुभाषिया उपकरण उन की बात को बिल्कुल शुद्ध इंग्लिश और चीनी भाषा मेँ अनूदित कर के बोल रहा था.

मशीन अनुवाद मेँ दिलचस्पी रखने वालोँ की सूचना के लिए यह उपकरण देन है – क्योतो के निकट एक कंपनी — ऐडवांस्ड टेलिकम्यूनिकेशंस रिसर्च इंस्टीट्यूट इंटरनेशनल की. यह कंपनी केवल जापानी भाषा से अन्य भाषाओँ मेँ मशीन अनुवाद के क्षेत्र मेँ काम कर रही है. और उन की यह कामयाबी पूरी शब्दावली पर लागू नहीँ होती. यह बस एक सीमित क्षेत्र तक ही है–यानी अंतरराष्ट्रीय कूटनीतिक संबंधोँ की सीमित जापानी, इंग्लिश और चीनी शब्दोँ तक ही.

जो भी हो इस कामयाबी से साबित होता है कि पिछले साठ-सत्तर सालोँ से पूरा संसार जिस सपने को पाने मेँ लगा है उस मेँ उल्लेखनीय उपलब्धियाँ दूर नहीँ हैँ.

औद्योगक क्रांति यानी 19वीँ सदी की मशीनी क्रांति से मशीन से छपाई की बात तो आम हो गई थी, लेकिन मशीन से अनुवाद करवाने की बात करने वालोँ को तब पागलपन ही समझा जाता. कारण यह है कि अनुवाद जैसे कामों के लिए मानवीय बुद्धि बेहद ज़रूरी होती है. अनुवादक को दोनोँ भाषाओँ के शब्दोँ के सांसारिक और सांस्कृतिक संदर्भ पता होते हैँ. एक ही हिज्जे वाले शब्द के कई अर्थ होते हैँ—यह वह जानता है. जैसे अँगरेजी शब्द minute को लें. एक अर्थ यानी मिनिट का अर्थ है घंटे का 60वाँ भाग. माइन्यूट माने हो जाते हैँ सूक्ष्म. या एक और सामान्य सा उदाहरण has…कितने सारे अर्थ हैँ इस के और उन के अनुवाद कितने भिन्न हो जाते हैँ—

Mohan has two houses	मोहन के पास दो मकान हैँ – मोहन के दो मकान हैँ
Mohan has two sons	मोहन के दो बेटे हैँ
Mohan has fever	मोहन को बुख़ार है
Mohan has read 200 pages	मोहन ने किताब के 200 सफ़े पढ़ लिए हैँ

अब यह भेद मशीनी अनुवाद मेँ तभी सही हो सकता है जब कंप्यूटर के पास या कहेँ कि कंप्यूटर का सांसारिक ज्ञान संपूर्ण हो. यह तभी होगा जब उस के डाटाबेस मेँ लक्ष्य भाषाओँ के हर शब्द के साथ असंख्य टैग लगे हों. जैसे मोहन चेतन है, लड़का है, नाम है, भगवान है, यहाँ कर्ता है…

इसी प्रकार बताना होगा has क्रिया है, किस संदर्भ मेँ उस का क्या अर्थ है आदि. दुनिया मेँ लाखोँ लोग अपने अपने तरीक़े से ये टैग लगाने मेँ लगे. उन के सभी टैग सही होंगे—इस बात की भी कोई गारंटी अभी नहीँ है…

अब मैँ यह दिखाने की कोशिश करूँगा कि अनुवाद करते समय कंप्यूटर हमारे दिमाग़ मेँ चलने वाली प्रक्रियाओँ मेँ से किस प्रकार गुज़रता है—

यह उदाहरण मैँ आईआईआईटी-हैदराबाद मशीन ट्रांसलेशन सिस्टम (ऐक्सपैरिमेँटल) के ले रहा हूँ. इस निर्माताओँ ने नाम दिया है शक्ति SHAKTI (.73).

मशीन को निम्न वाक्य का हिंदी रोमन मेँ अनुवाद करना है—

Children are watching some programmes on television in the house

अब मशीन इस के इस प्रकार आगे बढ़ती है. कंप्यूटर के निजी नोटोँ को मैँ ने नीले रंग मेँ दिखाया है.

# ————– Formatting of input sentence ————

Children are watching some programmes on television in the house

# ————– Expansion of contraction in the verb such as isn”t etc ————

Children are watching some programmes on television in the house

# ————- Phrase identification———–

Children are watching some programmes on television in the house

# ————- Time-domain filter ———–

# ————- Chunker processing for time domain filter ———–

Children are watching some programmes on television in the house

# ————- Ltchunker”s output ———–

[[ Children_NNS ]] (( are_VBP watching_VBG )) [[ some_DT programmes_NNS ]] on_IN [[ television_NN ]] in_IN [[ the_DT house_NN ]]

# ————- Genetive handling ———–

[[ Children_NNS ]] (( are_VBP watching_VBG )) [[ some_DT programmes_NNS ]] on_IN [[ television_NN ]] in_IN [[ the_DT house_NN ]]

# ———— The Morph information for each lexical item in the sentence———

SENTENCE

Children < af=child,n,m,p,3,0,,>

are < af=are,n,m,s,3,0,,> |< af=be,v,m,p,3,0,,>

watching < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=”PROG”>

some < af=some,D,m,s,3,0,,> |< af=some,det,m,s,3,0,,> |< af=some,P,m,p,3,0,,>

programmes < af=programme,n,m,p,3,0,,> |< af=programme,v,m,s,3,0,,/tense=”PRES”>

on < af=on,p,m,s,3,0,,> |< af=on,n,m,s,3,0,,> |< af=on,adj,m,s,3,0,,> |< af=on,D,m,s,3,0,,> |< af=on,p,m,s,3,0,,>

television < af=television,n,m,s,3,0,,>

in < af=in,p,m,s,3,0,,> |< af=in,D,m,s,3,0,,> |< af=in,p,m,s,3,0,,>

the < af=the,det,m,s,3,0,,>

house < af=house,n,m,s,3,0,,> |< af=house,v,m,s,3,0,,>

End SENTENCE

# ———- Output after adding morph information with chunkers output( PHASE I)———–

SENTENCE

1 (( NP

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( VG

2.1 are VBP < af=are,n,m,s,3,0,,> |< af=be,v,m,p,3,0,,>

2.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG>

))

3 (( NP

3.1 some DT < af=some,D,m,s,3,0,,> |< af=some,det,m,s,3,0,,> |< af=some,P,m,p,3,0,,>

3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,> |< af=programme,v,m,s,3,0,,/tense=PRES>

))

4 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,> |< af=on,n,m,s,3,0,,> |< af=on,adj,m,s,3,0,,> |< af=on,D,m,s,3,0,,> |< af=on,p,m,s,3,0,,>

5 (( NP

5.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

6 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,> |< af=in,D,m,s,3,0,,> |< af=in,p,m,s,3,0,,>

7 (( NP

7.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

7.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,> |< af=house,v,m,s,3,0,,>

))

END SENTENCE

# ———– Output after adding morph information with chunkers output (PHASE II)———-

1 (( NP

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( VG

2.1 are VBP < af=are,n,m,s,3,0,,> |< af=be,v,m,p,3,0,,>

2.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG>

))

3 (( NP

3.1 some DT < af=some,D,m,s,3,0,,> |< af=some,det,m,s,3,0,,> |< af=some,P,m,p,3,0,,>

3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,> |< af=programme,v,m,s,3,0,,/tense=PRES>

))

4 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,> |< af=on,n,m,s,3,0,,> |< af=on,adj,m,s,3,0,,> |< af=on,D,m,s,3,0,,> |< af=on,p,m,s,3,0,,>

5 (( NP

5.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

6 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,> |< af=in,D,m,s,3,0,,> |< af=in,p,m,s,3,0,,>

7 (( NP

7.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

7.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,> |< af=house,v,m,s,3,0,,>

))

# ——— Forming VGCC group ——————–

# ———- Output after guessing morph information ———-

# ————- Output after removing Punctuations ———–

# ——- Adding POS TAG to IE filter markup and appending the attributes ———-

# ————- Sym tagging —————————-

# ———- Attaching preposition with NP/VBG to form PP ——

1 (( NP

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( VG

2.1 are VBP < af=are,n,m,s,3,0,,> |< af=be,v,m,p,3,0,,>

2.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG>

))

3 (( NP

3.1 some DT < af=some,D,m,s,3,0,,> |< af=some,det,m,s,3,0,,> |< af=some,P,m,p,3,0,,>

3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,> |< af=programme,v,m,s,3,0,,/tense=PRES>

))

4 (( PP

4.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,> |< af=on,n,m,s,3,0,,> |< af=on,adj,m,s,3,0,,> |< af=on,D,m,s,3,0,,> |< af=on,p,m,s,3,0,,>

4.2 (( NP

4.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

5 (( PP

5.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,> |< af=in,D,m,s,3,0,,> |< af=in,p,m,s,3,0,,>

5.2 (( NP

5.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

5.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,> |< af=house,v,m,s,3,0,,>

))

# ————- Pruning —————————-

1 (( NP

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( VG

2.1 are VBP < af=be,v,m,p,3,0,,>

2.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG>

))

3 (( NP

3.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

4 (( PP

4.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,>

4.2 (( NP

4.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

5 (( PP

5.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,>

5.2 (( NP

5.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

5.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

# ———————-Expanding frozen phrase————————–

# ————- Compound Noun Identification —————————-

# ————- Phrasal Verb Identification —————————-

SENTENCE

1 (( NP

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( VG

2.1 are VBP < af=be,v,m,p,3,0,,>

2.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG>

))

3 (( NP

3.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

4 (( PP

4.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,>

4.2 (( NP

4.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

5 (( PP

5.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,>

5.2 (( NP

5.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

5.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

End SENTENCE

# ———– Preposition Disambiguation Module ————————

SENTENCE

1 (( NP

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( VG

2.1 are VBP < af=be,v,m,p,3,0,,>

2.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG>

))

3 (( NP

3.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

4 (( PP

4.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

4.2 (( NP

4.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

5 (( PP

5.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

5.2 (( NP

5.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

5.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

End SENTENCE

# ———Adding Transitive and Intransitive verb Information —-

SENTENCE

1 (( NP

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( VG

2.1 are VBP < af=be,v,m,p,3,0,,/type=BE|VI|BE>

2.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

))

3 (( NP

3.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

4 (( PP

4.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

4.2 (( NP

4.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

5 (( PP

5.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

5.2 (( NP

5.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

5.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

END SENTENCE

# ———- Forming the VGADV group —————

1 (( NP

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( VGADV

2.1 (( VG

2.1.1 are VBP < af=be,v,m,p,3,0,,/type=BE|VI|BE>

2.1.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

))

3 (( NP

3.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

4 (( PP

4.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

4.2 (( NP

4.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

5 (( PP

5.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

5.2 (( NP

5.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

5.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

# ———- Reorder the adverb —————

# ————- Copying NP head info —————————-

1 (( NP < af=child,n,m,p,3,0,,>

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( VGADV

2.1 (( VG

2.1.1 are VBP < af=be,v,m,p,3,0,,/type=BE|VI|BE>

2.1.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

))

3 (( NP < af=programme,n,m,p,3,0,,>

3.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

4 (( PP < af=television,n,m,s,3,0,,>

4.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

4.2 (( NP < af=television,n,m,s,3,0,,>

4.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

5 (( PP < af=house,n,m,s,3,0,,>

5.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

5.2 (( NP < af=house,n,m,s,3,0,,>

5.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

5.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

# ————- Copying VP head info —————————-

1 (( NP < af=child,n,m,p,3,0,,>

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( VGADV < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

2.1 (( VG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

2.1.1 are VBP < af=be,v,m,p,3,0,,/type=BE|VI|BE>

2.1.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

))

3 (( NP < af=programme,n,m,p,3,0,,>

3.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

4 (( PP < af=television,n,m,s,3,0,,>

4.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

4.2 (( NP < af=television,n,m,s,3,0,,>

4.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

5 (( PP < af=house,n,m,s,3,0,,>

5.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

5.2 (( NP < af=house,n,m,s,3,0,,>

5.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

5.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

# ————- Reordering of chunks ————–

< PARSES>

Parse Number 1 =

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR VGADV NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NPSTAR(1,-1) -> (null)

PPSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

NPSTAR(2,-1) -> (null)

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

NPSTAR(3,-1) -> (null)

PPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

PP(5,5) -> in the house

NPSTAR(6,-1) -> (null)

PPSTAR(6,-1) -> (null)

Parse Number 2 =

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR VGADV NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NPSTAR(1,-1) -> (null)

PPSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

NPSTAR(2,-1) -> (null)

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

NPSTAR(3,-1) -> (null)

PPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

NPSTAR(5,-1) -> (null)

PPSTAR(5,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(5,-1) -> (null)

PP(5,5) -> in the house

Parse Number 3 =

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR VGADV NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NPSTAR(1,-1) -> (null)

PPSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

NPSTAR(2,-1) -> (null)

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

NPSTAR(3,-1) -> (null)

PPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,-1) -> (null)

NPSTAR(4,-1) -> (null)

PPSTAR(4,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

PP(5,5) -> in the house

Parse Number 4 =

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR VGADV NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NPSTAR(1,-1) -> (null)

PPSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

NPSTAR(2,-1) -> (null)

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

NPSTAR(3,3) -> NPSTAR NP

NPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

PP(5,5) -> in the house

Parse Number 5 =

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR VGADV NPSTAR PPSTAR NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NPSTAR(1,-1) -> (null)

PPSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

NPSTAR(3,3) -> NPSTAR NP

NPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

PP(5,5) -> in the house

NPSTAR(6,-1) -> (null)

PPSTAR(6,-1) -> (null)

Parse Number 6 =

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR VGADV NPSTAR PPSTAR NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NPSTAR(1,-1) -> (null)

PPSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

NPSTAR(3,3) -> NPSTAR NP

NPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

NPSTAR(5,-1) -> (null)

PPSTAR(5,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(5,-1) -> (null)

PP(5,5) -> in the house

Parse Number 7 =

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR VGADV NPSTAR PPSTAR NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NPSTAR(1,-1) -> (null)

PPSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

NPSTAR(3,3) -> NPSTAR NP

NPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,-1) -> (null)

NPSTAR(4,-1) -> (null)

PPSTAR(4,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

PP(5,5) -> in the house

Parse Number 8 =

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR VGADV NPSTAR PPSTAR NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NPSTAR(1,-1) -> (null)

PPSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

NPSTAR(3,-1) -> (null)

PPSTAR(3,-1) -> (null)

NPSTAR(3,3) -> NPSTAR NP

NPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

PP(5,5) -> in the house

Parse Number 9 =

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NP PPSTAR VGADV PPSTAR NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

PPSTAR(3,-1) -> (null)

NPSTAR(3,3) -> NPSTAR NP

NPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

PP(5,5) -> in the house

< /PARSES>

< PARSE_CHOSEN>

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR VGADV NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NPSTAR(1,-1) -> (null)

PPSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

NPSTAR(2,-1) -> (null)

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

NPSTAR(3,-1) -> (null)

PPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

PP(5,5) -> in the house

NPSTAR(6,-1) -> (null)

PPSTAR(6,-1) -> (null)

< /PARSE_CHOSEN>

< FOR_REORDER>

[NP actualstring="1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,> EOL )) EOL " words=" children " lex="child" cat="n" gen="m" num="p" per="3" cas="0" vib="NULL" tam="NULL" role="subj:8" ]

[PP actualstring="5.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1> EOL 5.2 (( NP < af=house,n,m,s,3,0,,> EOL 5.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,> EOL 5.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,> EOL )) EOL )) EOL " words=" in the house " lex="house" cat="n" gen="m" num="s" per="3" cas="0" vib="NULL" tam="NULL" name="16" ]

[PP actualstring="4.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1> EOL 4.2 (( NP < af=television,n,m,s,3,0,,> EOL 4.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,> EOL )) EOL )) EOL " words=" on television " lex="television" cat="n" gen="m" num="s" per="3" cas="0" vib="NULL" tam="NULL" name="17" ]

[NP actualstring="3.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,> EOL 3.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,> EOL )) EOL " words=" some programmes " lex="programme" cat="n" gen="m" num="p" per="3" cas="0" vib="NULL" tam="NULL" role="obj:8" ]

[VGADV actualstring="2.1 (( VG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT> EOL 2.1.1 are VBP < af=be,v,m,p,3,0,,/type=BE|VI|BE> EOL 2.1.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT> EOL )) EOL )) EOL " words=" are watching " lex="watch" cat="v" gen="m" num="s" per="3" cas="0" vib="NULL" tam="NULL" aspect="PROG" type="BE" type="VI" type="BE" type="VT" name="8" ]

< /FOR_REORDER>

# ————- Converting Back To SSF Format ————–

1 (( NP < af=child,n,m,p,3,0,,/role=subj:8>

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( PP < af=house,n,m,s,3,0,,/name=16>

2.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

2.2 (( NP < af=house,n,m,s,3,0,,>

2.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

2.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

3 (( PP < af=television,n,m,s,3,0,,/name=17>

3.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

3.2 (( NP < af=television,n,m,s,3,0,,>

3.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

4 (( NP < af=programme,n,m,p,3,0,,/role=obj:8>

4.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

4.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

5 (( VGADV < af=watch,v,m,s,3,0,,/name=8/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

5.1 (( VG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

5.1.1 are VBP < af=be,v,m,p,3,0,,/type=BE|VI|BE>

5.1.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

))

# ———— Chosen Parse Trees —————-

SENTENCE(1,5) -> SDECL

SDECL(1,5) -> PPSTAR RBSTAR NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR VGADV NPSTAR PPSTAR NP PPSTAR NPSTAR PPSTAR

PPSTAR(1,-1) -> (null)

RBSTAR(1,-1) -> (null)

NPSTAR(1,-1) -> (null)

PPSTAR(1,-1) -> (null)

NP(1,1) -> children

PPSTAR(2,-1) -> (null)

NPSTAR(2,-1) -> (null)

PPSTAR(2,-1) -> (null)

VGADV(2,2) -> are watching

NPSTAR(3,-1) -> (null)

PPSTAR(3,-1) -> (null)

NP(3,3) -> some programmes

PPSTAR(4,5) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,4) -> PPSTAR PP

PPSTAR(4,-1) -> (null)

PP(4,4) -> on television

PP(5,5) -> in the house

NPSTAR(6,-1) -> (null)

PPSTAR(6,-1) -> (null)

# ———– Post-process the parsed output

1 (( NP < af=child,n,m,p,3,0,,/role=subj:8>

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( PP < af=house,n,m,s,3,0,,/name=16>

2.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

2.2 (( NP < af=house,n,m,s,3,0,,>

2.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

2.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

3 (( PP < af=television,n,m,s,3,0,,/name=17>

3.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

3.2 (( NP < af=television,n,m,s,3,0,,>

3.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

4 (( NP < af=programme,n,m,p,3,0,,/role=obj:8>

4.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

4.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

5 (( VGADV < af=watch,v,m,s,3,0,,/name=8/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

5.1 (( VG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

5.1.1 are VBP < af=be,v,m,p,3,0,,/type=BE|VI|BE>

5.1.2 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT>

))

#——— Combining Auxilliary with corresponding verb ——-

# ————- Tam compuation ———

1 (( NP < af=child,n,m,p,3,0,,/role=subj:8>

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( PP < af=house,n,m,s,3,0,,/name=16>

2.1 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

2.2 (( NP < af=house,n,m,s,3,0,,>

2.2.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

2.2.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

3 (( PP < af=television,n,m,s,3,0,,/name=17>

3.1 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

3.2 (( NP < af=television,n,m,s,3,0,,>

3.2.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

4 (( NP < af=programme,n,m,p,3,0,,/role=obj:8>

4.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

4.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

5 (( VGADV < af=watch,v,m,s,3,0,,are_ing/aspect=PROG/name=8/type=BE|VI|BE|VT/tam_cal=1>

5.1 (( VG < af=watch,v,m,s,3,0,,are_ing/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT/tam_cal=1>

5.1.1 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,are_ing/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT/tam_cal=1>

))

# ———– Internal Re-ordering of PP ———————-

1 (( NP < af=child,n,m,p,3,0,,/role=subj:8>

1.1 children NNS < af=child,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( PP < af=house,n,m,s,3,0,,/name=16>

2.1 (( NP < af=house,n,m,s,3,0,,>

2.1.1 the DT < af=the,det,m,s,3,0,,>

2.1.2 house NN < af=house,n,m,s,3,0,,>

))

2.2 in IN < af=in,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

))

3 (( PP < af=television,n,m,s,3,0,,/name=17>

3.1 (( NP < af=television,n,m,s,3,0,,>

3.1.1 television NN < af=television,n,m,s,3,0,,>

))

3.2 on IN < af=on,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

))

4 (( NP < af=programme,n,m,p,3,0,,/role=obj:8>

4.1 some DT < af=some,det,m,s,3,0,,>

4.2 programmes NNS < af=programme,n,m,p,3,0,,>

))

5 (( VGADV < af=watch,v,m,s,3,0,,are_ing/aspect=PROG/name=8/type=BE|VI|BE|VT/tam_cal=1>

5.1 (( VG < af=watch,v,m,s,3,0,,are_ing/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT/tam_cal=1>

5.1.1 watching VBG < af=watch,v,m,s,3,0,,are_ing/aspect=PROG/type=BE|VI|BE|VT/tam_cal=1>

))

# ———– have-sense-disambiguation (Rule based) ———

# ———– Get-disambiguation (Rule Based) ———

# ————- Replacing possible genitive cases with &of ———

# ———— Substituting hindi root ———

1 (( NP < af=baccA,n,m,p,3,0,,/role=subj:8>

1.1 baccA NNS < af=baccA,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( PP < af=makAna,n,m,s,3,0,,/name=16>

2.1 (( NP < af=makAna,n,m,s,3,0,,>

2.1.1 ZZ DT < af=ZZ,det,m,s,3,0,,>

2.1.2 makAna NN < af=makAna,n,m,s,3,0,,>

))

2.2 meM IN < af=meM,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

))

3 (( PP < af=tI.vI.,n,m,s,3,0,,/name=17>

3.1 (( NP < af=tI.vI.,n,m,s,3,0,,>

3.1.1 tI.vI. NN < af=tI.vI.,n,m,s,3,0,,>

))

3.2 para IN < af=para,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

))

4 (( NP < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/role=obj:8>

4.1 kuCa DT < af=kuCa,det,m,s,3,0,,>

4.2 kAryakrama NNS < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,>

))

5 (( VGADV < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/name=8/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1 (( VG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1.1 xeKanA VBG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

))

# ———— Guessing root word ———

# ————- Copying head info —————————-

1 (( NP < af=baccA,n,m,p,3,0,,/role=subj:8>

1.1 baccA NNS < af=baccA,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( PP < af=makAna,n,m,s,3,0,,/name=16>

2.1 (( NP < af=makAna,n,m,s,3,0,,>

2.1.1 ZZ DT < af=ZZ,det,m,s,3,0,,>

2.1.2 makAna NN < af=makAna,n,m,s,3,0,,>

))

2.2 meM IN < af=meM,p,m,s,3,0,,/sid=in%p%1>

))

3 (( PP < af=tI.vI.,n,m,s,3,0,,/name=17>

3.1 (( NP < af=tI.vI.,n,m,s,3,0,,>

3.1.1 tI.vI. NN < af=tI.vI.,n,m,s,3,0,,>

))

3.2 para IN < af=para,p,m,s,3,0,,/sid=on%p%1>

))

4 (( NP < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/role=obj:8>

4.1 kuCa DT < af=kuCa,det,m,s,3,0,,>

4.2 kAryakrama NNS < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,>

))

5 (( VGADV < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/name=8/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1 (( VG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1.1 xeKanA VBG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

))

#————- Agreement of ”&of” with the following noun ——–

#————- Inserting preposition Info in a PP

1 (( NP < af=baccA,n,m,p,3,0,,/role=subj:8>

1.1 baccA NNS < af=baccA,n,m,p,3,0,,>

))

2 (( PP < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,/name=16>

2.1 (( NP < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,>

2.1.1 ZZ DT < af=ZZ,det,m,s,3,1,,>

2.1.2 makAna NN < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,>

))

3 (( PP < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,/name=17>

3.1 (( NP < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,>

3.1.1 tI.vI. NN < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,>

))

4 (( NP < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/role=obj:8>

4.1 kuCa DT < af=kuCa,det,m,s,3,0,,>

4.2 kAryakrama NNS < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,>

))

5 (( VGADV < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/name=8/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1 (( VG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1.1 xeKanA VBG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

))

#————- Inserting vibhakti information in NP and kridant VP sets —

# ———— Intra NP agreement——–

1 (( NP < af=baccA,n,m,p,3,0,,/action=gen/role=subj:8>

1.1 baccA NNS < af=baccA,n,m,p,3,0,,/action=gen>

))

2 (( PP < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,/name=16>

2.1 (( NP < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,>

2.1.1 ZZ DT < af=ZZ,det,m,s,3,1,,>

2.1.2 makAna NN < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,>

))

3 (( PP < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,/name=17>

3.1 (( NP < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,>

3.1.1 tI.vI. NN < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,>

))

4 (( NP < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/action=gen/role=obj:8>

4.1 kuCa DT < af=kuCa,det,m,p,3,0,,/action=gen>

4.2 kAryakrama NNS < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/action=gen>

))

5 (( VGADV < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/name=8/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1 (( VG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1.1 xeKanA VBG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

))

# ————Embedded sentences ——————-

# ———— Subject-Verb Agreement in target language ——————-

1 (( NP < af=baccA,n,m,p,3,0,,/action=gen/role=subj:8>

1.1 baccA NNS < af=baccA,n,m,p,3,0,,/action=gen>

))

2 (( PP < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,/name=16>

2.1 (( NP < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,>

2.1.1 ZZ DT < af=ZZ,det,m,s,3,1,,>

2.1.2 makAna NN < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,>

))

3 (( PP < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,/name=17>

3.1 (( NP < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,>

3.1.1 tI.vI. NN < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,>

))

4 (( NP < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/action=gen/role=obj:8>

4.1 kuCa DT < af=kuCa,det,m,p,3,0,,/action=gen>

4.2 kAryakrama NNS < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/action=gen>

))

5 (( VGADV < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/name=8/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1 (( VG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1.1 xeKanA VBG < af=xeKanA,v,m,p,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

))

# ———— Substituing ”&” with the equivalent hindi word ———

# ———— Generating word-forms —————–

#/home3/shakti/public_html/shakti/ver_0.73/MT/Myprog/tgt/common/new_gen.out ON NOT baccA n m p a 0

#/home3/shakti/public_html/shakti/ver_0.73/MT/Myprog/tgt/common/new_gen.out ON NOT ZZ det m s a 1

#/home3/shakti/public_html/shakti/ver_0.73/MT/Myprog/tgt/common/new_gen.out ON NOT makAna n m s a meM

#/home3/shakti/public_html/shakti/ver_0.73/MT/Myprog/tgt/common/new_gen.out ON NOT tI.vI. n m s a para

#/home3/shakti/public_html/shakti/ver_0.73/MT/Myprog/tgt/common/new_gen.out ON NOT kuCa det m p a 0

#/home3/shakti/public_html/shakti/ver_0.73/MT/Myprog/tgt/common/new_gen.out ON NOT kAryakrama n m p a 0

#/home3/shakti/public_html/shakti/ver_0.73/MT/Myprog/tgt/common/new_gen.out ON NOT xeKa v m p a 0_rahA_hE

1 (( NP < af=baccA,n,m,p,3,0,,/action=gen/role=subj:8>

1.1 bacce NNS < af=baccA,n,m,p,3,0,,/action=gen>

))

2 (( PP < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,/name=16>

2.1 (( NP < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,>

2.1.1 ZZ DT < af=ZZ,det,m,s,3,1,,>

2.1.2 makAna_meM NN < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,>

))

3 (( PP < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,/name=17>

3.1 (( NP < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,>

3.1.1 tI.vI._para NN < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,>

))

4 (( NP < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/action=gen/role=obj:8>

4.1 kuCa DT < af=kuCa,det,m,p,3,0,,/action=gen>

4.2 kAryakrama NNS < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/action=gen>

))

5 (( VGADV < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/name=8/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1 (( VG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

5.1.1 xeKa_rahe_hEM VBG < af=xeKanA,v,m,p,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BE|VI|BE|VT>

))

# ———— Grouping Pronoun with following preposition in a PP —————–

SENTENCE

1 (( NP < af=baccA,n,m,p,3,0,,/action=gen/role=subj:8>

1.1 bacce NNS < af=baccA,n,m,p,3,0,,/action=gen>

))

2 (( PP < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,/name=16>

2.1 (( NP < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,>

2.1.1 ZZ DT < af=ZZ,det,m,s,3,1,,>

2.1.2 makAna_meM NN < af=makAna,n,m,s,3,1,meM,>

))

3 (( PP < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,/name=17>

3.1 (( NP < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,>

3.1.1 tI.vI._para NN < af=tI.vI.,n,m,s,3,1,para,>

))

4 (( NP < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/action=gen/role=obj:8>

4.1 kuCa DT < af=kuCa,det,m,p,3,0,,/action=gen>

4.2 kAryakrama NNS < af=kAryakrama,n,m,p,3,0,,/action=gen>

))

5 (( VGADV < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/name=8/tam_cal=1/type=BEVIBEVT>

5.1 (( VG < af=xeKanA,v,m,s,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BEVIBEVT>

5.1.1 xeKa_rahe_hEM VBG < af=xeKanA,v,m,p,3,0,,0_rahA_hE/aspect=PROG/tam_cal=1/type=BEVIBEVT>

))

END SENTENCE

# ———– One line hindi output —————

bacce makAna meM tI.vI. para kuCa kAryakrama xeKa rahe hEM

यह प्रक्रिया लंबी दिखती है, है नहीँ

आप को लगेगा कि यह तो बहुत लंबी प्रक्रिया है. लेकिन कंप्यूटर बिजली के तेज़ी से काम करता है. उस के लिए इस प्रक्रिया से गुज़रना पल भर से भी कम का काम है.

इधर प्रसिद्ध इंटरनैट खोज साइट गूगल ने जो अनुवाद प्रक्रिया विकसित की है, मैँ ने उस कुछ अँगरजी वाक्योँ के हिंदी अनुवाद करने चाहे. परिणाम इस प्रकार रहे (मूल वाक्य नीले रंग मेँ, अनुवाद लाल रंग मेँ)

Persian folk tale

Once upon a time there was a beautiful jungle and it had lots of different nice animals living in it. The animals were happy and they didn”t fight with each other.

एक बार एक बार पर एक खूबसूरत जंगल था और यह विभिन्न अच्छा पशुओँ मेँ रहने का बहुत सारे थे. पशुओँ खुश थे और वे एक दूसरे के साथ झगड़ा नहीँ था.

Russian

Once upon a time there lived an old man and his wife who had no children,and were very lonely. One day, the old man shaped a piece of wood and the old woman wrapped it up and rocked it like a baby,

एक बार एक बार वहाँ पर है, और बहुत अकेले थे, जो नहीँ बच्चों था एक बूढ़ा आदमी और उसकी पत्नी रहते थे. एक दिन, बूढ़े आदमी इसे लिपटे और एक बच्चे की तरह इसे हिल, लकड़ी का एक टुकड़ा और बूढ़ी औरत आकार

Japan

Once upon a time in the country of Japan there lived two frogs

जापान के देश मेँ एक बार वहाँ दो मेँढ़कोँ जिया

Rudyard Kipling

There was a time, when the elephant”s nose was no bigger than a boot

एक समय था, कोई एक बूट से भी बड़ा है जब हाथी की नाक था

हिंदी से अँगरेजी अनुवाद के कुछ उदाहरण–

मुझे एक अनोखी पुस्तक के बारे मेँ पता चला. पुस्तक का पूरा नाम था रोजट्स थिसारस आफ़ इंग्लिश वर्ड्स ऐंड फ़्रेज़ेज़.

A unique book I came to know about. Full name of the book was Rojts Thisaras Af ऐंड Frejhejh English Words

चीनी

一种独特的书我来了解。整本书的名字是英语单词ऐंड Frejhejh Rojts Thisaras相机。

फ़्राँसीसी

Un ouvrage unique Je suis venu à connaître. L”ensemble du livre était le nom de mots anglais ऐंड Frejhejh Rojts Thisaras Af.

जरमन

Ein einzigartiges Buch, das ich zu kennen. Das ganze Buch war der Name der englischen Wörter ऐंड Frejhejh Rojts Thisaras Af.

एक और वाक्य–

यह था मेरे जीवन का सब से बढ़िया ख़ज़ाना जो मुझे मिला. मानो किसी ने मुझ अली बाबा को शब्दोँ के रत्न भंडार मेँ घुसने का सिम सिम खुल जा मंत्र बता दिया हो.

It was the best of my life that I treasure found. Me as if someone has the words of Ali Baba to enter the gem store open sim sim are told to chant.

वागाह बार्डर के दर्शन करना और सरहद पार के पंजाबियोँ की तरफ़ मित्रता का हाथ बढ़ाना गुलज़ार के लिए किसी तीर्थ यात्रा या जियारत जैसा है.

Wagah Border, and the philosophy of the Punjabis across the border towards the hand of friendship to increase Gulzar”s like a pilgrimage or Jiart.

निराश न होँ

आप ने देखा कि इन मेँ से एक भी अनुवाद न सही है न उस से हमेँ कुछ पता चल पा रहा है.

लेकिन निराश होने का कोई कारण नहीँ है…

विशेषज्ञ स्टीव साइबरमैन ने कहा है—

आज अंतराष्टीय स्तर पर महाअभियान चल रहा है. नई तरह के कंप्यूटरोँ की उन को चलाने वाले प्रोग्रामों साफ़्टवेयरोँ की परिकल्पना की जा रही है. ये सब संसार बर के सीमाओँ से मुक्त बाज़ार मेँ भाषा की दीवारेँ ध्वस्त कर डालेंगे.

1940-50 के दशकोँ मेँ जो भारी भरकम कंप्यूटर बने थे तो कई सौ मीटरोँ क्षेत्रफल वाले हालोँ मेँ लगे होते थे, उन के मुक़ाबले मेरा लैपटाप कहीँ अधिक शक्तिशाली है. इसी तरह आज जब सभी देशोँ के सामने नई चुनौतियाँ हैँ…

जैसे

· अमरीका चाहता है उसे सारे संसार के रेडियो टीवी अख़बारोँ मेँ किसी भी भाषा मेँ छपे समाचार तुरंत इंग्लिश मेँ मिल जाएँ, टेलिफ़ोनोँ पर ऐसऐमऐस पर कोई क्या ख़ुफ़िया जानकारी बेज रहा है वह तत्काल प्रौसेस हो कर काम की बात पलक झपकते मिल जाए.

· भारत चाहता है 1. हम अपनी तमाम भाषाओँ को एक साथ जोड़ सकें. 2. हम इंग्लिश के आसरे न रह कर संसार के सभी देशोँ से अपनी हिंदी या अन्य भाषाओँ के ज़रिए सारा वैज्ञानिक सामाजिक साहित्यिक ज्ञान बटोर लें.

· सभी शक्तिशाली देश जैसे जापान चीन रूस भी इन्हीँ कोशिशोँ मेँ लगे हैँ.

· जब ज़रा सी भी देरी पर देशोँ और राष्ट्रोँ की तक़दीर बदल सकती है.

तो वह वक़्त दूर नहीँ जब मशीनेँ अनुवाद करेँगी, कर के रहेँगी. मुझे इस मेँ कोई संदेह नहीँ है.

❉❉❉

आज ही http://arvindkumar.me पर लौग औन और रजिस्टर करेँ

मशीन अनुवाद करेगी, करेगी, कुछ देर लगेगी…

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