Stylometry in Literary Translation via Universal Dependencies: Finally Breaking the Language Barrier?
Stylometrie v literárním překladu s pomocí Universal Dependencies: prolomíme jazykovou bariéru?
Year: 2019
Authors: Silvie Cinková, Jan Rybicki

Abstract (English):
The method of stylometry by most frequent words does not allow direct comparison of original texts and their translations, i.e. across languages. We have tried to remove this language barrier for direct stylometric comparison of literary translation by replacing the text  tokens  with  the  cross-lingual  morphological  tags  provided  by  the  Universal Dependencies scheme (http://universaldependencies.org). We have prepared a collection of approximately 50 texts in Czech and German: it contained Czech originals and their German translations; German originals and their Czech translations; and works originally written  in  English,  French  or  Russian,  but  only  in  Czech  and  German  translations.  We converted  the  texts  into sequences  of  tags  using  the  UD-Pipe  parser.  The  output  was  a CONLL-u  table  (one  token  per  line,  different  types  of  linguistic  markup  in  columns: token,   lemma,   coarse   part-of-speech   tag,   fine-grained   morphological   features, dependency relation to the governing node, ID of the governing node).The   coarse   part-of-speech   (POS)   tags   are   called   UPOS   and   the   fine-grained morphological features are called FEATS. The dependency relations are called DEPREL. While  the  UPOS  are  truly  universal,  the  inventory  of  relevant  FEATS  is  language-dependent. For instance, a language that does not use noun definiteness does not use the `Definite` feature with its values `Def` and `Indef`. Since the FEATS inventories of Czech and  German  differ,  we  have  stripped  feature  attributes  and  values  specific  to  either language, keeping only features and values shared by both languages.
As a next step, we replaced the original lemmas with a ``FLEMMA'', i.e. a "fake lemma". FLEMMA is a cross-lingual lemma for the German-Czech pair. We designed it as a numerical ID. Weobtained a glossary of FLEMMAS drawing on a Czech-German glossary (Škrabal and Vavřín 2017) that was  automatically  generated  from the multilingal parallel  corpus  InterCorp (Rosen 2016). We counted various  combinations of tags obtained for the four parsinglevels according the the usual Delta procedure (Burrows 2002). Each tagging string was treated as a single element (the counterpart of word-types in traditional stylometric analysis by most frequent words), and their frequencies were counted in the texts in the corpus and compared in text pairs to produce a matrix of distance measures; in this study, the distances were established by means of the modified Cosine Delta (Smith and Aldridge 2011), which is now seen as the most reliable version (Evert et al. 2017). The function classify() in the stylo package (Eder et al. 2016) for R (R Core Team 2016) was used to try to assess authorship attribution success when its reference set contained texts in one language and the test set contained texts in the other. Attribution success was counted whenever the Delta value for the pair of the translations of the same text was lowest.The most successful combination for authorship attribution was FLEMMAS + UPOS (95.6%), while FLEMMAS alone achieved only (3.7%), and so did UPOS alone. This shows that even a very crude word-to-word translation (polysemy neglected), along with the coarse part of speech, helps bypass the language barrier. Another interesting finding is the seemingly modest 20.3% success rate for attribution by the combination UPOS + FEATS + DEPREL. This is, after all, much more than a coin toss for such a number of texts. More importantly, guessing was consistently successful for the same pairs of texts, suggesting that these particular pairs might be easier to guess. This, in turn, might indicate that the translations in these case applied strategies resulting in grammatical and syntactic structures somehow similar to the original, a phenomenon oftenobserved in word-for-word translation, or, more generally, in translations aiming for the so-called “formal equivalence” (Nida 1964).This work was funded by LTC18020.

Abstract (Czech):
Připomenutí od Googlu ohledně ochrany soukromíPřečíst nyníPřečtu si je později

4027/5000
Metoda stylometrie nejčastějšími slovy neumožňuje přímé srovnání původních textů a jejich překladů, tj. Napříč jazyky. Pokusili jsme se odstranit tuto jazykovou bariéru pro přímé stylometrické srovnání literárního překladu tím, že jsme textové tokeny nahradili křížovými lingválními morfologickými značkami poskytovanými v rámci programu Universal Dependencies (http://universaldependencies.org). Připravili jsme sbírku přibližně 50 textů v češtině a němčině: obsahovala české originály a jejich německé překlady; Německé originály a jejich české překlady; a díla původně psaná v angličtině, francouzštině nebo ruštině, ale pouze v českých a německých překladech. Pomocí analyzátoru UD-Pipe jsme převedli texty na sekvence značek. Výstupem byla tabulka CONLL-u (jeden token na řádek, různé typy jazykových značek ve sloupcích: token, lemma, hrubý tag části řeči, jemnozrnné morfologické znaky, závislost na řídícím uzlu, ID řídící uzel). Hrubé tagy pro část řeči (POS) se nazývají UPOS a jemnozrnné morfologické znaky se nazývají FEATS. Závislostní vztahy se nazývají DEPREL. Zatímco UPOS jsou skutečně univerzální, soupis příslušných funkcí je závislý na jazyce. Například jazyk, který nepoužívá definitivitu substantiva, nepoužívá funkci `Definitivní 's hodnotami` Def` a `Indef`. Protože se české a německé soupisy FEATS liší, odstranili jsme atributy funkcí a hodnoty specifické pro oba jazyky, přičemž zachovali pouze funkce a hodnoty sdílené oběma jazyky.
V dalším kroku jsme původní lemma nahradili `` FLEMMA '', tj. "Falešné lemma". FLEMMA je mezikulturní lemma pro německo-český pár. Navrhli jsme to jako číselné ID. Získali jsme glosář FLEMMAS, který čerpal z česko-německého glosáře (Škrabal a Vavřín 2017), který byl automaticky generován z vícejazyčného paralelního korpusu InterCorp (Rosen 2016). Počítali jsme různé kombinace značek získaných pro čtyři úrovně parsingu podle obvyklého postupu Delta (Burrows 2002). Každý značkovací řetězec byl považován za jediný prvek (protějšek typů slov v tradiční stylometrické analýze podle nejčastějších slov) a jejich frekvence byly spočteny v textech v korpusu a porovnány v textových párech za účelem vytvoření matice měr vzdálenosti; v této studii byly vzdálenosti stanoveny pomocí modifikované Cosine Delta (Smith and Aldridge 2011), která je nyní považována za nejspolehlivější verzi (Evert et al. 2017). Funkce classify () v balíčku stylů (Eder et al. 2016) pro R (R Core Team 2016) byla použita k pokusu o posouzení úspěšnosti přiřazení autorství, když její referenční sada obsahovala texty v jednom jazyce a testovací sada obsahovala texty v jiný. Úspěch přiřazení byl počítán vždy, když byla hodnota Delta pro dvojici překladů stejného textu nejnižší. Nejúspěšnější kombinací pro přiřazování autorství byl FLEMMAS + UPOS (95,6%), zatímco samotný FLEMMAS dosáhl pouze (3,7%) a stejně tak UPOS sám. To ukazuje, že i velmi hrubý překlad ze slova na slovo (polysemy zanedbaný), spolu s hrubou částí řeči, pomáhá obejít jazykovou bariéru. Dalším zajímavým nálezem je zdánlivě skromná 20,3% úspěšnost pro přiřazení kombinací UPOS + FEATS + DEPREL. To je konec konců mnohem víc než jen hod pro mince pro takový počet textů. Ještě důležitější je, že hádání bylo pro stejné dvojice textů trvale úspěšné, což naznačuje, že tyto konkrétní dvojice by bylo snadnější uhodnout. To by zase mohlo naznačovat, že překlady v těchto případech aplikovaly strategie vedoucí k gramatickým a syntaktickým strukturám podobným původnímu, jevu často pozorovanému v překladu slovo za slovem, nebo obecněji v překladech zaměřených na tzv. nazývána „formální rovnocennost“ (Nida 1964). Tato práce byla financována z LTC18020.
Odeslat zpětnou vazbu
Historie
Uloženo
Komunita