Parsing under-resourced languages: Cross-lingual transfer strategies for Indian languages
Analýze pod zdroji jazyky:  Cross-kulturní strategie přenosu pro indické  jazyky
Year: 2014
Authors: Loganathan Ramasamy

Abstract (English):
Key to fast adaptation of language technologies for any language hinges on the availability of fundamental tools and resources such as monolingual/parallel corpora, annotated corpora, part-of-speech (POS) taggers, parsers and so on. The languages which lack those fundamental resources are often referred as under-resourced
languages.

In this thesis, we address the problem of cross-lingual dependency parsing of under-resourced languages. We apply three methodologies to induce dependency structures: (i) projecting dependencies from a resource-rich language to under-resourced languages via parallel corpus word alignment links (ii) parsing under-
resourced languages using parsers whose models are trained on treebanks of other
languages, and do not look at actual word forms, but only on POS categories. Here
we address the problem of incompatibilities in annotation styles between source side parsers and target side evaluation treebanks by harmonizing annotations to a common standard; and finally (iii) we add a new under-resourced scenario in which we use machine translated parallel corpora instead of human translated corpora for
projecting dependencies to under-resourced languages.

We apply the aforementioned methodologies to five Indian languages (ILs): Hindi, Urdu, Telugu, Bengali and Tamil (in the order of high to low availability of treebank data). To make the evaluation possible for Tamil, we develop a depen
dency treebank resource for Tamil from scratch and we use the created data in
evaluation and as a source in parsing other ILs. Finally, we list out strategies that
can be used to obtain dependency structures for target languages under different
resource-poor scenarios.

Abstract (Czech):
Klíč k rychlému přizpůsobení jazykových technologií pro libovolný jazyk 
závisí na dostupnosti základních nástrojů a datových zdrojů, jako jsou jednojazyčné nebo paralelní korpusy, anotované korpusy, značkovače slovních druhů, syntaktické analyzátory, a podobně. Jazyky, pro něž tyto základní zdroje 
neexistují, označujeme jako zdrojově chudé jazyky.

V této práci se zabýváme otázkou závislostního syntaktického rozboru zdrojově 
chudých jazyků za pomoci zdrojů pro jiné jazyky. Pro nalezení závislostní struktury používáme tři postupy: (i) promítnutí závislostí ze zdrojově bohatého jazyka do zdrojově chudého jazyka za pomoci slovního zarovnání v paralelním 
korpusu (ii) analýze pod-zdroji jazyků pomocí parserů, jejichž modely jsou vyškoleni na 
stromových korpusů z jiných jazyků, a nedívejte se na skutečných slovních forem, ale pouze na 
POS kategorie. Zde se zabýváme problémem neslučitelnosti různých anotačních stylů používaných zdrojovými analyzátory a 
cílovými závislostně anotovanými korpusy používanými pro evaluaci, který řešíme 
pomocí harmonizace anotací do jednotného standardu; a konečně (iii) zavádíme 
nový postup, ve kterém pro promítnutí závislostí do zdrojově chudého jazyka používáme paralelní korpusy vytvořené pomocí strojového překladu namísto lidského překladu.

Výše uvedené postupy jsme použili na pět indických jazyků: hindštinu, urdštinu, 
telugštinu, bengálštinu a tamilštinu (seřazeno sestupně podle dostupnosti závislostně anotovaných dat). Abychom prokázali použitelnost uvedených postupů v praxi, vyvinuli jsme závislostně anotovaný korpus pro tamilštinu, pro niž dosud žádný takový zdroj neexistoval, a takto získaná data využíváme pro evaluaci a také jako zdroj pro závislostní rozbor jiných indických jazyků. Nakonec jsme seznam se strategie, které může být použit k získání závislost struktury pro cílových jazyků pod jiný scénáře s omezenými zdroji.