हिंदी-मराठी अनुवाद में शाब्दिक अस्पष्टता (समान उच्चारण वाले शब्दों के संदर्भ में)
Kamble Prakash Abhimannu JNU N. Delhi – 67
आधुनिकीकरण के युग में भाषाविद यह नहीं भूल सकते की भारत एक बहुभाषिक देश है। बहुभाषिकता की समस्या को अनुवाद के माध्यम से दूर किया गया लेकिन आई.टी के युग में भाषा का मुकाबला मशीन से है। मशीनी अनुवाद के क्षेत्र में कई समस्यायें हैं। जिसमें से एक प्रमुख समस्या Homonymy (समान उच्चारण वाले भिन्नार्थक शब्द) हैं| इस समस्या पर वैश्विक स्तर पर विचार किया जा रहा है। आवश्यकता है कि भारतीय भाषाओं में भी इस विषय पर चर्चा हो। Homonymy की समस्या केवल मशीनी अनुवाद में ही नहीं मानव द्वारा किये जा रहे अनुवादों में(Human Translation), आशु अनुवादों (interpreting) में, नई जुबान सीखते वक्त(Language Acquisition), सामान्य बुद्धि के छोटे बच्चों एवं कृत्रिम बुद्धि निर्माण-कर्ता विशेषज्ञों (Artificial Intelligence specialists) को भी Homonymy शब्दों के अस्पष्टता की समस्या ने परेशानी में डाला है। सबसे पहले यह जान ले कि समान उच्चारण वाले भिन्नार्थक शब्द तत्सम, तद्भव, या देशी शब्दों के ही शब्द-युग्म हैं| यह शब्द हिंदी में प्रयुक्त विदेशी शब्दों और हिंदी शब्दों के भी रुप होते हैं। समध्वनीय (homophones) भिन्नार्थक शब्द-युग्म का उच्चारण समान रुप से होता है, लेकिन समध्वनीय शब्दों की वर्तनी असमान भी हो सकती है। समान उच्चारण वाले भिन्नार्थक शब्द में कई बार वर्तनी भी समान होती है। देवनागरी लिपि ध्वनिमूलक होने के कारण वर्तनी में आने वाली भिन्नता से उच्चारण में भी भिन्नता आ जाती है।
Homonymy शब्दों की समस्या के विसंदिग्धिकरण(Disambiguation) सूत्र की ओर बढ़ने से पहले ऐसे शब्दों की व्याख्या और इन शब्दों का विस्तृत परिचय कराना जरुरी है। जिससे समस्या की मूल गहराई को समझा जाए।
व्याख्या -“In linguistics, a Homonym is one of a group of words that share the same pronunciation but have different meanings, and are usually spelled differently or same.”
उपरी व्याख्या से हमें पता चलता है कि “समान उच्चारण वाले भिन्नार्थक शब्द-युग्म है, जिनका उच्चारण प्राय: समान होता है, किंतु उनके अर्थ भिन्न होते है और कई जगह वर्तनी समान या अलग भी हो सकती है।” हिंदी में कुछ ऐसे शब्द हैं जिनका उच्चारण समान है। वर्तनी भिन्न है, और अर्थ समान है। लेकिन इन शब्दों की संख्या काफी कम है। जिसे हम अपवाद भी समझ सकते हैं। सबसे पहले Homonymy शब्दों को कितने भागों में विभाजित किया जा सकता है इसपर विचार किया जाए। जिससे इन शब्दों के ज्यादा से ज्यादा संशोधित रुप हमारे सामने आ जाए, जिससे आगे बढ़ने में आसानी होगी। Homonymy शब्दों को निम्न भागों में विभाजित किया जा सकता है।
Same
pronunciation Different
pronunciation
Same
spelling
Different
spelling
Homonym
Homograph
Homophone
Heteronym/
Heterophony
१. HOMOGRAPHS
२. HOMOPHONES
३. HETERONYMS
४. POLYSEMES
५. CAPITONYMS
उच्चारण (Pronunciation), समध्वनि और भिन्नार्थकता के निकषों पर शब्द-युग्मों को हम विभाजित कर सकते हैं। जिससे समान उच्चारण वाले भिन्नार्थक शब्दों की असमानता(inequality) को आसानी से समझ सकते हैं।
क्र. वर्तनी उच्चारण अर्थ
१. समान वर्तनी समान उच्चारण भिन्न अर्थ
२. भिन्न वर्तनी समान उच्चारण भिन्न अर्थ
३. भिन्न वर्तनी भिन्न उच्चारण समान अर्थ
शब्दकोश के माध्यम से किये जाने वाले शब्दों के आशय को व्याकरणिक कोटियों या शब्दों की व्युत्पत्ति के आधार पर निर्धारित किया जाता है। लेकिन समस्या तब उत्पन्न होती है, जब कम्प्यूटर केवल शब्दकोश में दिए गये शब्दों को शब्द संचयन(Lexical Data) में दिये गये निर्गमण(Input) क्रम के अनुसार ही शब्दों का वाचन(reed) करता है जिसका निवेशन (output) आशय(senses) वाक्य में प्रयुक्त आशय के समान नहीं होता। शब्दकोश में शब्द समूह आशय की इस गलती के कारण स्त्रोत भाषा पाठ से आये शब्दों को लक्ष्य पाठ में सही अर्थों में अंतरन(Transfer) करने में सफल नहीं हो पाता है। शब्दकोश समूह आशय से मिले निवेशन (output) के प्रतिशत को अधिक बढ़ाने के लिए निवेशन कलन विधि (Algorithmic Output) की आवश्यकता है। जिसे Homonymy शब्द विभाजन के अनुसार विभाजित शब्दों और व्याकरण से पूरा किया जा सकता है। लेकिन अनुवादकों एवं आम लोगों से यह सवाल बार-बार उठाया जाता रहा है कि “मौजूदा सर्वोत्तम प्रोग्राम के माध्यम से भी विकल्पों की एक श्रृंखला ही प्रस्तुत की जा सकती है जिससे सर्वश्रेष्ठ अथवा बेहतर का चयन अनुवादक को ही करना होगा।“ कलन विधि पर उठे इस सवाल का जवाब भी समान उच्चारण वाले भिन्नार्थक शब्दों की समस्या को अंजाम देकर दूर किया जा सकता है।
कंप्यूटर की कई सीमाओं और समस्याओं पर विचार कर ज्यादा से ज्यादा उपयोग में लाने से पहले किसी एक जुबान पर पूरी सफलता के साथ काम किया जाए। उसके बाद ही दूसरी जुबानों पर उसका इस्तेमाल किया जाए। इसी के साथ इसपर भी ध्यान दिया जाए की बड़ी समस्याओं को छोटे-छोटे भागों में विभाजित कर उस पर संशोधन किया जाए। छोटी समस्याओं के समाधान से बड़ी समस्या का समाधान हो जाएगा। यह पेपर इसी प्रकार की मशीनी अनुवाद में उपन्न हुई अस्पष्टता (Ambiguity) की बड़ी समस्या में से छोटी समस्या का समाधान खोजने का प्रयास है। जिसे निम्न रुप से हिंदी से मराठी अनुवाद को ध्यान में रखा है। हिंदी स्त्रोत भाषा होने के कारण अधिक ध्यान हिंदी पर दिया जाना चाहिए, क्योंकि Homonymy की समस्या पहले स्त्रोत भाषा में उत्पन्न होती है जिसका निराकरण भी स्त्रोत भाषा में ही होना चाहिए। लक्ष्य भाषा में केवल निर्माण होने वाली समस्या के निराकरण के अर्थ का अनुवाद ही करना होगा।
समान उच्चारण- समध्वनीय – समान वर्तनी वाले- भिन्नार्थक शब्द
क्र. श.क्र. हिंदी शब्द व्या.को. हिंदी अर्थ मरठी अर्थ
१ १ कुल नाम पुल्लिंग एक वचन कुटुंब, कुनबा कुळ (नाम पुलिंग एक व.
२ कुल नाम पुल्लिंग एक वचन जोड़ एकूण नाम पुल्लिंग एक वचन
२ १ अचल विशेषण पर्वत पर्वत विशेषण
२ अचल विशेषण स्थिर स्थिर विशेषण
३ १ कोटि नाम स्त्री. दर्जा दर्जा नाम स्त्री
२ कोटि नाम स्त्री. करोड करोड नाम स्त्री
टेबल नंबर १.
शब्द अकृतियों के माध्यम से ही बनते हैं और ये आकृतियाँ ही समान उच्चारण वाले भिन्नार्थक शब्दों की अस्पष्टता के निराकरण में सहायभूत होंगी। प्रत्येक शब्द की एक भिन्न आकृति होती है और आकृति के साथ ही अर्थ भिन्न होते हैं। प्रथम कार्य यह होना चाहिए की आकृति के माध्यम से अर्थ तक पहुँचें, क्योंकि अर्थ ही भाषा की आत्मा है। यह कार्य असमान आकृतियों के लिए सहायभूत होगा लेकिन समान आकृतियों वाले शब्दों पर यह नियम लागू नहीं होगा। समान आकृतियों वाले शब्दों के लिए कलन विधि के द्वारा ही इन शब्दों का निराकरण हो पायेगा। समान उच्चारण और समान ध्वनि वाले शब्दों की संख्या कम होने के कारण यह कार्य अधिक कष्टकर नहीं होगा। जिससे कलन विधि से किया गया कार्य अधिक संशोधन पूर्ण होगा।
समान उच्चरण – समध्वनीय – भिन्न वर्तनी – भिन्न अर्थ
क्र. श.क्र. हिंदी शब्द व्या.को. हिंदी अर्थ मराठी अर्थ
१ १ दिन Noun Mas. दिवस दिवस (नाम.पु)
२ दीन Adj. गरीब गरीब (वि.)
२ १ बलि Noun Mas. बलिदान बलि (नाम.पु)
२ बली Adj. बलवान शक्तिशाली (वि)
३ १ बाजि Noun Mas. घोड़ा घोडा (नाम.पु)
२ बाज़ी Noun Fem. दाँव बाजी (नाम.स्त्री)
टेबल नंबर २.
हिंदी में वर्तनी की भिन्नता से उच्चारण में भिन्नता आ जाती है। अविराम-अभिराम; सम-शम; सूर-शूर, आसन-आसन्न आदि शब्द-युग्म उच्चारण एक जैसे हैं। अंग्रेजी में अवश्य ही शब्दों के ऐसे जोड़े मिलते हैं, जिनकी वर्तनी भिन्न होती है, परन्तु उच्चारण समान होता है। जैसे – Wood-would; Know-No; Bell-Bail; pain-pen; Sun-Son इत्यादि। अंग्रेजी में ऐसे शब्दों को “होमोफोन्स” कहा गया है। यद्यपि हिन्दी में समध्वनि भिन्नार्थक शब्द सही अर्थ में होमोफोन्स नहीं है, फिर भी इन शब्दों की किन्हीं अन्य शब्दों से समानता हो सकती है तो वह होमोफोन्स से ही। होमोफोन्स भले ही ध्वन्यात्मकता से पहचाने जाते हों लेकिन हिंदी में वर्तनी भिन्नता के कारण यह समस्या अधिक महत्वपूर्ण नहीं रह जाती। इसका निराकरण काफी आसानी से किया जा सकता है। और वह आसान तरीका है वर्तनी के आकार के अनुसार कलण विधि(Algorithm) के द्बारा।
(ऐसे नाम जो Homonymy शब्दों की तरह अस्पष्ट होते है जिनका उच्चारण समान होता है और कई बार भिन्नार्थक होते ऐसे शब्दों की ध्वनि और वर्तनी समान होती है।)
क्र. श.क्र. हिंदी शब्द व्या.को. हिंदी अर्थ मरठी अर्थ
१ १ देव Noun Mas. भगवान देवता (नाम.पु.)
२ देव Noun नाम नाव (नाम)
२ १ धवल Adj. सफेद पांढरा(वि.)
२ धवल noun नाम नाव (नाम)
३ १ दिवाकर Noun Mas. सूर्य सूर्य (नाम.पु)
२ दिवाकर noun नाम नाव (नाम)
टेबल नंबर ३.
समध्वनि भिन्नार्थक नामों के कारण अस्पष्टता की समस्या सभी भाषाओं में समान रुप से मिलती है। विशेष रुप से ऐसे नाम जो आम बोलचाल में प्रयुक्त किए जाते हैं या भाषा में काफी आसानी से उपयोग में आते हैं। लेकिन छोटे बच्चों और मशीन को ऐसे शब्दों से काफी परेशानी का सामना करना पड़ता है। विद्वानों ने ऐसे नामों को Homonymy के अंतर्गत नहीं रखा है। इस कारण इस पर विचार नहीं किया जा रहा है।
समान उच्चारण - समध्वनि/विषम-ध्वनि - समान वर्तनी-भिन्न अर्थ
क्र. श.क्र. हिंदी शब्द व्या.को. हिंदी अर्थ मरठी अर्थ
१ १ टेस्ट Noun स्वाद चव (नाम)
२ टेस्ट Verb transitive इम्तहान परिक्षा(नाम)
२ १ इंटरेस्ट Noun दिलचस्पी रुचि (नाम)
२ इंटरेस्ट Verb transitive ब्याज व्याज(क्रि.सकर्मक.)
२ १ कंडिशन Verb transitive हालत परस्थिति(क्रि.सकर्मक.)
२ कंडिशन Verb transitive प्रतिबंध नियम(क्रि.सकर्मक.)
टेबल नंबर ४.
भाषा के विकास के लिए दूसरी भाषाओं से शब्द लेने की परंपरा का एक नतीजा यह हो रहा है कि Homonymy शब्दों की संख्या में बढ़ोतरी हो रही है, जो भाषा में अनेकार्थकता निर्माण करती है। हिंदी में कई भाषाओं के शब्द हैं। उच्चराण और ध्वनि समान होने के बावजूद अर्थ में भिन्नता पाई जाती है। ऐसे शब्दों को डॉ.त्रिभुवन ओझा ने तीन भागों में विभाजित किया है। जिससे अंशत: अर्थ की स्पष्टता हो सकती है।
१. इस कोटि में वे शब्द आते हैं जो अपने मूल उच्चारण के साथ हिन्दी शब्दों के समरुप हो गए
हैं। जैसे :- जून(June), फूट(Foot), बूट(Boot)
२. इस कोटि में वे शब्द आते हैं जो साधारण ध्वनि-परिवर्तन के बाद हिन्दी शब्दों के
समरुप हो गये हैं। जैसे:- चौक(Chalk), आकदमी (academy)
३. इस कोटि में वे शब्द आते हैं जो अंग्रेजी शब्दों के तद्भव रुप कहे जा सकते है।
जैसे :- बम(bomb)’ काग(cork) ऐसे शब्दों को अर्थ विशेषता के साथ वर्गीकृत कर व्याकरणिक
नियमों से स्पष्ट किया जा सकता है।
निम्नलिखित शब्दों को किस कोटि में रखा जाए यह एक समस्या है, क्योंकि ऐसे शब्द मानक नहीं होते। यह शब्द रोज-मर्रा के जीवन में नियमित रुप से आते हैं, जिसका उपयोग अशिक्षित या गवाँरु लोग अधिक करते हैं। ऐसे शब्दों की वर्तनी भिन्न होती है, उच्चारण होमोफोन्स की तरह होता है लेकिन यह शब्द भिन्नार्थक नहीं होते। यह शब्द प्रमाणिक नहीं है। ऐसे शब्द शब्दकोशों में भी बहुत कम मिलते है। इस लिए इन शब्दो पर विचार नहीं किया जा रहा। जैसे :-
क्र. श.क्र. हिंदी शब्द व्या.को. हिंदी अर्थ मरठी अर्थ
१ १ प्रतिकार Noun Mas. प्रतिशोध प्रतीशोध (ना.पु.)
२ प्रतीकार Verb transitive प्रतिशोध प्रतीशोध (क्रि.अ.)
२ १ टेबल Noun तालिका तक्ता (नाम.नपुसक लिंग)
२ टेबुल Noun तालिका तक्ता (नाम.नपुसक लिंग)
३ १ टेबल Noun मेज़ टेबल (नाम.नपुसक लिंग)
२ टेबुल Noun मेज़ टेबल (नाम.नपुसक लिंग)
४ १ दुलहा Noun Mas. वर नवरा (नाम)
२ दुल्हा Noun Mas वर नवरा (नाम)
टेबल नंबर ५.
भाषा प्रौद्योगिकी में समान उच्चारणवाले सभी शब्दों को अन्तर्विष्ट (contains) कर एक साथ विसंदिग्धिकरण (Disambiguation) की सभी पद्धतियों और रुपरेखाओं (scheme) के पारस्पारिक क्रियाओं से भी दूर किया जा सकता है।
भाषा सृजनशीलता में नामकरण विधि एक सृजनता है। जिसमें सभी उद्देश्य असमान रुप से व्यक्तिवाचक नाम के समान अभिज्ञेय (identifiable) होते है लेकिन “सेव” और “कुर्सी” जैसे वस्तु वाचक नामों के समान नहीं होते। कुछ उद्देश्योंको समान विषयों के साथ वर्गीकृत किया जाता है। हर उद्देश्य एक विशेष नाम में वर्गीकृत होता है। ऐसी हालात में श्रोता (hearer) और वक्ता(hearer) दोनों के बीच का संप्रेषण शून्य स्थिति में पहुँच जाएगा। जिससे समान उच्चारण वाले शब्दों की अस्पष्टता(अराजकता) नहीं रह पायेगी। ऐसी परिस्थिति में उद्देश्य स्वयं अपने साथ अपरिचित या एकमात्र अर्थो को स्पष्ट करेगा।
सबसे महत्वपूर्ण कार्य यह होना चाहिए कि homonymy शब्दों की अस्पष्टता को दूर करने के लिए विशेष रुप से भाषिक संसाधनों का अधिकाधिक उपयोग हो। जैसे :- कार्पस, टॅगर, रुप विश्लेषक और विशेष शब्दकोश जिसमें केवल Homonymy शब्दों का संचयन हो। जिससे कार्य में भी गति आ सके। कार्पस में केवल Homonymy शब्दों की जानकरी शब्द संचयन ही न होकर शब्दों की उपयोगिता पर भी लक्ष्य केंद्रित किया जाए। जैसे : -
१.१ आना (Noun)=(हिंदी) <भिखारी> <का> <कटोरा> <आठ> <आने> <और> <चार>
<आने> <से> <भरा> <हुआ> <था><।>
(मराठी) <भिका-याची> <वाटी> <चार> <आने> <आणि> <आठ> <अन्यांनी>
<भरली> <होती> <.>
२. आना (Verb) (हिंदी) - <उसका> <आना> <मेरे> <लिए> <कितना> <सुखद> <था> <।>
(मराठी) - <त्याच> <येणं> <माझ्या> <साठी> <किती> <सुखद> <होतं> <.>
कार्पस में दिये गये वाक्यों को फिर से Homonymy शब्दकोश की सहायता से संशोधित किया जा सकता है जिससे अर्थ की स्पष्टता होगी। रुप विश्लेषक का उपयोग रुप को विश्लेषित करने में सहायभूत होगा । जो समान वर्तनी और भिन्न वर्तनी के शब्दों को आसानी से विश्लेषित कर सकता है। जिसपर समध्वनि और उच्चारण का अर्थ टिका हुआ है।
इस पेपर में यह ध्यान रखा गया है कि सिर्फ अर्थ-स्थानांतरण का सरलीकरण न होने पाये। यह प्रयास है कि एक ऐसे यंत्र-रचना(mechanism) का निर्माण हो जो स्वंय ही न्यूनतम अर्थ को संप्रेषित करने में समर्थ हो। प्रस्तुत पत्र हिंदी-मराठी मशीनी अनुवाद के संदर्भ में शाब्दिक अस्पष्टता का चिन्हन और निराकरण खोजने का प्रयास है।
इस पेपर का अंगेजी अनुवाद निम्न नुसार किया गया है जिसमें
आवश्यकता नुसार कुछ मुद्दों को जोड़ा भी गया हैं।
Monday, November 24, 2008
LEXICAL AMBIGUITY IN HINDI–MARATHI MACHINE TRANSLATION SYSTEM
LEXICAL AMBIGUITY IN HINDI–MARATHI MACHINE TRANSLATION SYSTEM
(IN THE CONTEXT OF HOMONYMY)
Kamble Prakash Abhimannu JNU N. Delhi – 67
prakash.office09@gmail.com
In the age of modernization, linguists cannot forget that India is a multilingual country. Problem of multilingualism was solved by translation but in the age of information technology machine is the competitor of language. In the field of machine translation there are many problems. One of the major problems is homonymy disambiguation. This issue is being considered at the world level. This is good opportunity for us to discuss this subject in the context of Indian languages. The problem of Homonymy is not only in machine translation but also in the area of Human Translation, quick translations (interpretation), new language learners (Language Acquisition), and young children of normal intelligence, Artificial Intelligence specialists, because it causes word ambiguity. The homonymy words come from original words (Tatsam, Tadbhav) of native languages or dialects. These words can also be combinations of foreign languages and Hindi form. Homophones are pronounced with the same sound but have different meaning. Because Devanagari script is sound based (Dhwanimulaka), if there is a difference in pronunciation then the difference appears in the spelling also.
Before proceeding to the formula of Homonymy words problem of Disambiguation, a detailed explanation of these terms and introduction is important because it helps in understanding the original depth of the problem.
Homonymy word definition: -“In linguistics, a Homonym is one of a group of words that share the same pronunciation but have different meanings, and are usually spelled differently or same.”[1]
The above definition can be interpreted that” the same pronunciation ambiguous word combinations, that often have the same accent, but their meaning is different and spellings could be same or different." A few words in Hindi have similar pronunciations, the meaning is also same, but have different spellings, but the number of these words is very less. These words are Exceptions in homonymy. Homonymy is divided in many types, let’s see what they are, so that more and more modified forms of the words can be found which will help us in moving on.
Samepronunciation
Differentpronunciation
Samespelling
Differentspelling
१. HOMOGRAPHS
२. HOMOPHONES
३. HETERONYMS
Homonym
Homograph
Homophone
Heteronym/Heterophony
४. POLYSEMES
५. CAPITONYMS
We can categorize words on the combinations of Pronunciation, Homograph and ambiguity so that we can easily understand the difference in words like homophony and Homograph.
Kinds of Hindi Homonymy:-
No
Spelling
pronunciation
Meaning
1.
Same spelling
Same
pronunciation
different meaning
2.
Different spelling
Same
pronunciation
different meaning
In the lexical data the word sense is decided on the basis of word derivation or grammatical category. But the problem arises when the computer reads Lexical Data which has been given in order of lexicon in the storage input. But output is not identical with the input used in the sentence because this formula is not good to identify the sense of the sentence. In the source language Lexical data doses not refers to the group sense because of this computer dictionary are not able to obtain transfer true sense in the target language. It is necessary to increase the percentage of Dictionary refers sense meaning with the mathematical algorithmic programs and linguistically formed algorithmic programs that help in increasing sense meaning. According to the partition of Homonymy word and grammatical category can be useful to get the correct meaning and sense. But translators and the general public frequently ask the same question that “the best existing program through only a series of option, translator got to do can be presented as or better than the best selection to do a translation.”[2] The answer to this question on algorithm can also be given by homonymy disambiguation. Even with the same focus on amendment, big problems can be divided in small parts to make it easy to solve them. When the Small problems will be solved, big problems will be automatically solved with them. Similarly This Paper is a part of one of the biggest problem in machine translation; it is an effort to resolve ambiguity. That is taken account by the Following translation from Hindi to Marathi. In this paper Hindi is a source language. The problem of Homonymy first originates in source language because so more attention is given to Hindi. It is necessary to solve the problem in the same language. The target language can be used only to translate the solution (meaning) of the problematic homonymy words. Some examples are given below.
Homophone (Same pronunciation – same spelling – different meaning)
No
Hindi word
Grammatical
category
Hindi
meaning
Marathi meaning
1
कुल/kul
Noun, Mas, Singular,
कुनबा/joad
कुळ/kul (naun,mas, singular)
कुल/kul
Noun, Mas, Singular
जोड़/joad
एकूण/ekun (Noun,mas,singular )
2
अचल/achal
Adj
पर्वत/parvat
पर्वत/parvat (Adj)
अचल/achal
Adj
स्थिर/darja
स्थिर/sthir (Adj)
3
कोटि/koti
Noun, Fem
दर्जा/darja
दर्जा/darja (noun,masc)
कोटि/koti
Noun, Fem
करोड़/karod
करोड/karod (Adj)
Table No- 1
The words are represented by graph and graphs are useful in solving the problem of homonymy in Hindi and devnagari scripts. A problem like homophony depends on the pronunciation and in Hindi; pronunciation depends on the shape of the word. Each word has a different shape and meaning. The first task should be to find the correct meaning through the shape of the word because meaning is the soul of the language. This would help in the case of differently shaped words but not for the similar ones. The problem of similar shaped words can be solved only by using algorithm, corpus and grammar. This would not be very difficult because the number of similar shaped words and similarly pronounced words is very less.
Similar pronunciation-homophonic-different spelling-different meaning (Homophons)
No
Hindi word
Grammatical
Category
Hindi Meaning
Marathi meaning
1
दिन/din
Noun Mas.
दिवस/divas
दिवस(Noun mas.)
दीन/deen
Adj/N
गरीब/garib
गरीब (Adj.)
2
बलि/bali
Noun Mas.
बलिदान/balidan
बलि (Noun,Mas)
बली/balee
Adj.
बलवान/balavan
शक्तिशाली (Adj.)
3
बाजि/baji
Noun Mas.
घोड़ा/ghoda
घोडा (Noun, Mas)
बाज़ी/bazee
Noun Fem.
दाँव/danv
बाजी (Noun,Fem)
Table No:- 2
In Hindi the difference in spelling means difference in pronunciation. Word pairs like aviraam-abhiram; sam-sham; asan-asann are similarly pronounced. But in English words can be found that have different spellings but the same pronunciation like – wood-would; know-no; pain-pen; sun-son; etc. These words are called “homophones” in English.[3] Although the same sound –different meaning words are not really homograph, but still they can be equated with homophones. Though homophones are recognized by dwanyatmakata but this problem loses its importance in Hindi because of the different spellings. It can be solve easily by algorithm.
Some nouns are unclear like homonyms, that have same pronunciation but their meaning is different. They have the same spelling and sound.
Homophones (Same pronunciation – Same sound-same spelling- different meaning )
No
Hindi word
Grammatical
Category
Hindi Meaning
Marathi meaning
१
देव/dev
Noun Mas.
भगवान
देवता (Noun,Mas)
देव/dev
Noun
नाम
नाव (Noun)
२
धवल /dhaval
Adj.
सफेद
पांढरा(Adj)
धवल/dhaval
noun
नाम
नाव (Noun)
३
दिवाकर/divakar
Noun Mas.
सूर्य/sury
सूर्य (Noun,Mas)
दिवाकर/divakar
noun
नाम/nam
नाव (Noun)
Table no. 3
The problem of ambiguity ‘same sound-different meaning’ words is equally found in all the languages. Especially in the Nouns that are frequently used in daily life. Young children and machines have to face a lot of difficulties because of them. But Scholars cannot put these words under homonymy. Therefore they are not being researched.
Same pronunciation–Different sound– same spelling–different meaning (Homograph)
No
Hindi word
Grammatical
Category
Hindi Meaning
Marathi meaning
१
टेस्ट/taste
Noun
स्वाद/swad
चव/chav (Noun)
टेस्ट/test
Verb transitive
इम्तहान/imtiyan
परिक्षा/parikShya(Noun)
२
इंटरेस्ट/interest
Noun
दिलचस्पी/dilchaspi
रुचि/ruchi (Noun)
इंटरेस्ट/interest
Verb transitive
ब्याज/byaj
व्याज/vyaj (Verb Tran.)
२
कंडिशन/condition
Verb transitive
हालत/halat
परस्थिति/paristhiti(Verb Tran.)
कंडिशन/condition
Verb transitive
प्रतिबंध/pratibandh
नियम/niyam(Verb Tran.)
Table no. 4
The practice of taking words from other languages is a practice of language development but the other side of this language development is an increase in homonymy, which creates ambiguity in the language. In Hindi there are a lot of words which came from many languages. Despite similarities in the sound and the pronunciation words have different meanings. Dr. Tribhuvan Ojha(1994) has divided these words in three categories that can clarify the meanings a little.
1. Words that have been assimilated in Hindi with their original pronunciation fall in this category. Like - June, foot, boot etc.
2. In this category are words that have been accepted in Hindi with minimal sound change.
Like- chauk (chalk), acaadamee(academy)
3. Words that are tadbhav forms of English words. Like bam (bomb), kaag (cork) etc.
These kinds of words can be clarified by categorizing them grammatically with meaning specification.
The simplest language game is the naming game in which all objects are uniquely identifiable, like persons, but unlike chairs or apples. Such objects can be categorized with uni-referential categories. Because of this, each object can be uniquely named or labeled with a proper name. If in this setup both the speaker and the hearer know the topic (for example because the speaker points to it as is commonly done in many experiments and models), and if the probability of re-inventing an existing word is zero, then no homonymy can arise: an agent can always associate the correct meaning with an unknown and unique word. The most important task is to disambiguate the homonyms using language tools more and more. Such as: - corpus, tagger, morphological analyzer and special dictionary in which only homonyms lexical data. So that work can be sped up.
I put here Some Common Methods to resolve Hindi-Marathi machine translation Homonymy ambiguity. First preference is to create a special dictionary for homonymy. In this dictionary only those words will be entered that are a type of homonymy with categories by homonymy type Homograph, Homophone, Polysemy, Heteronyms, Capitonyms. In this dictionary we enter the sentence which is more useful to that special word disambiguation word; this is only a sentence example. By this sentence we take right word sense and meaning. This example sentences are of three or four types which are using any homonymy single word. Four type of Useful lexical data collection for homonymy is
(1) Baseline (Unmodified)
(2) Hindi-Marathi homonymy lexical data with sentence and examples (Additional
Homonymy added words)
(3) Homophone (Additional Homophone)
(4) Homograph words (Additional Homograph)
The second method that I prefer to go with is Contextual method of functional homonymy disambiguation, developing for every functional homonymy type group of rules defining the syntactic context of the homonym disambiguation and forming the group control structure which defines the rule application order. Text analysis is one of the good examples to get the exact sense, as rather frequently a syntactic method of building homogeneous groups is used in homonymy disambiguation. In this analysis also we use a pre-syntactic analysis technique of homonymy disambiguation effective at the stage of sentence analysis. Provide Grammatical, world knowledge and linguistic level knowledge to system about the word. Morph syntactic analysis and Lexical-semantic analysis is also useful in this tool. To develop a “One Subsystem provides the realization of homonymy disambiguation method based on collocations and the one based on the ontology linguistic frame. In the development of these methods, the engineering approach is used, which allows selecting the typical frequent language cases, which are actively used in technical language.”[4] Some useful language tools 1.Morphological analyzer 2.Tagger 3.Spacial Dictionary 4. Chunker 5. Ontological tools 6. word net.
Sometimes corpus gives only an accumulation of information but this term is not useful to disambiguate the homonymy word, rather the utility should be focused on the target.
Like:- १.१ आना (Noun)=(हिंदी) <भिखारी> <का> <आठ> <आना> <खो> <गया>
(मराठी) <भिका-याचे> <चार> <आने> <गमावले> <.>
२. आना (Verb) (हिंदी) - <उसका> <आना> <मेरे> <लिए> <कितना> <सुखद> <था> <।>
(मराठी) - <त्याच> <येणं> <माझ्या> <साठी> <किती> <सुखद> <होतं> <.>
with the help of homonymy word dictionary corpus can be modified clarity must come in the meaning of given sentence in the corpus.
In this paper care has been taken that just simplification of meaning transfer is not done. This effort is to make such a mechanism that can convey the minimum meaning itself. This Paper presented Hindi-Marathi Machine translation in the context of the literal searching of correct meaning, to mark the ambiguity of effort and minimum but successful communication tool.
Reference: -
1. A cross-situational learning algorithm for damping homonymy in the guessing game
- Joachim De Beule1, Bart De Vylder1 and Tony Belpaeme2
Vrije Universiteit Brussel, Belgium
University of Plymouth, United Kingdom
2. Integral Technology of Homonymy Disambiguation in the text mining system “LOTA”
- Olga Nevzorova, Vladimir Nevzorov, Julia Zin'kina, Nicolay Pjatkin
3. Particle Homonymy and Machine Translation
- K6roly F&bricz, JATE University of Szeged, Egyetem u. 2.
Hungary I[ - 6722
4. Children’s difficulty in learning homonyms*
- MARTIN J. DOHERTY
Department of Psychology, University of Stirling
5. Native and L2 processing of homonyms in sentential context
- Kerrie E. Elston-Gu¨ ttler*, Angela D. Friederici
Max Planck Institute of Human Cognitive and Brain Sciences, Leipzig, Germany
6. Particle Homonymy and Machine Translation
- K6roly F&bricz, JATE University of Szeged,
Egyetem u. 2.
Hungary I[ - 6722
7. Learning Form-Meaning Mappings in Presence of Homonymy: a linguistically motivated model
of learning inflection
- Katya Pertsova, University of California Los Angeles
8. प्रामाणिक हिंदी शब्द-रचना एवं वर्तनी प्रकाश -
9. हिंदी में अनेकार्थता का अनुशीलन – डॉ.त्रिभुवन ओझा करीम सिटी कॉलेज, जमशेदपुर,
विश्वविद्यालय प्रकाशन, वाराणसी
10. कंप्यूटर अनुवाद:प्रयोग और विधि–प्रो.रीतारानी पालिवाल, अनुवाद पत्रिका (कंप्यूटर अनुवाद विशेषांक-२) अप्रैल-
जून २००४ पेज-५९
Web Site : - 1. http://en.wikipedia.org/wiki/Homonym
2. http://assortedmaterial.googlepages.com/EnglishIndex.html
3. http://www.tribuneindia.com/2000/20000819/windows/roots.htm
[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Homonym
[2] [2] कंप्यूटर अनुवाद:प्रयोग और विधि – प्रो.रीतारानी पालिवाल, अनुवाद पत्रिका (कंप्यूटर अनुवाद विशेषांक -२) अप्रैल-जून २००४ पेज - ५९
[3] हिंदी में अनेकार्थता का अनुशीलन – डॉ.त्रिभुवन ओझा करीम सिटी कॉलेज, जमशेदपुर, विश्वविद्यालय प्रकाशन, वाराणसी १९९४ पेज - ७७
[4] INTEGRAL TECHNOLOGY OF HOMONYMY DISAMBIGUATION IN THE TEXT MINING SYSTEM "LOTA"
- Olga Nevzorova, Vladimir Nevzorov, Julia Zin'kina, Nicolay Pjatkin
(IN THE CONTEXT OF HOMONYMY)
Kamble Prakash Abhimannu JNU N. Delhi – 67
prakash.office09@gmail.com
In the age of modernization, linguists cannot forget that India is a multilingual country. Problem of multilingualism was solved by translation but in the age of information technology machine is the competitor of language. In the field of machine translation there are many problems. One of the major problems is homonymy disambiguation. This issue is being considered at the world level. This is good opportunity for us to discuss this subject in the context of Indian languages. The problem of Homonymy is not only in machine translation but also in the area of Human Translation, quick translations (interpretation), new language learners (Language Acquisition), and young children of normal intelligence, Artificial Intelligence specialists, because it causes word ambiguity. The homonymy words come from original words (Tatsam, Tadbhav) of native languages or dialects. These words can also be combinations of foreign languages and Hindi form. Homophones are pronounced with the same sound but have different meaning. Because Devanagari script is sound based (Dhwanimulaka), if there is a difference in pronunciation then the difference appears in the spelling also.
Before proceeding to the formula of Homonymy words problem of Disambiguation, a detailed explanation of these terms and introduction is important because it helps in understanding the original depth of the problem.
Homonymy word definition: -“In linguistics, a Homonym is one of a group of words that share the same pronunciation but have different meanings, and are usually spelled differently or same.”[1]
The above definition can be interpreted that” the same pronunciation ambiguous word combinations, that often have the same accent, but their meaning is different and spellings could be same or different." A few words in Hindi have similar pronunciations, the meaning is also same, but have different spellings, but the number of these words is very less. These words are Exceptions in homonymy. Homonymy is divided in many types, let’s see what they are, so that more and more modified forms of the words can be found which will help us in moving on.
Samepronunciation
Differentpronunciation
Samespelling
Differentspelling
१. HOMOGRAPHS
२. HOMOPHONES
३. HETERONYMS
Homonym
Homograph
Homophone
Heteronym/Heterophony
४. POLYSEMES
५. CAPITONYMS
We can categorize words on the combinations of Pronunciation, Homograph and ambiguity so that we can easily understand the difference in words like homophony and Homograph.
Kinds of Hindi Homonymy:-
No
Spelling
pronunciation
Meaning
1.
Same spelling
Same
pronunciation
different meaning
2.
Different spelling
Same
pronunciation
different meaning
In the lexical data the word sense is decided on the basis of word derivation or grammatical category. But the problem arises when the computer reads Lexical Data which has been given in order of lexicon in the storage input. But output is not identical with the input used in the sentence because this formula is not good to identify the sense of the sentence. In the source language Lexical data doses not refers to the group sense because of this computer dictionary are not able to obtain transfer true sense in the target language. It is necessary to increase the percentage of Dictionary refers sense meaning with the mathematical algorithmic programs and linguistically formed algorithmic programs that help in increasing sense meaning. According to the partition of Homonymy word and grammatical category can be useful to get the correct meaning and sense. But translators and the general public frequently ask the same question that “the best existing program through only a series of option, translator got to do can be presented as or better than the best selection to do a translation.”[2] The answer to this question on algorithm can also be given by homonymy disambiguation. Even with the same focus on amendment, big problems can be divided in small parts to make it easy to solve them. When the Small problems will be solved, big problems will be automatically solved with them. Similarly This Paper is a part of one of the biggest problem in machine translation; it is an effort to resolve ambiguity. That is taken account by the Following translation from Hindi to Marathi. In this paper Hindi is a source language. The problem of Homonymy first originates in source language because so more attention is given to Hindi. It is necessary to solve the problem in the same language. The target language can be used only to translate the solution (meaning) of the problematic homonymy words. Some examples are given below.
Homophone (Same pronunciation – same spelling – different meaning)
No
Hindi word
Grammatical
category
Hindi
meaning
Marathi meaning
1
कुल/kul
Noun, Mas, Singular,
कुनबा/joad
कुळ/kul (naun,mas, singular)
कुल/kul
Noun, Mas, Singular
जोड़/joad
एकूण/ekun (Noun,mas,singular )
2
अचल/achal
Adj
पर्वत/parvat
पर्वत/parvat (Adj)
अचल/achal
Adj
स्थिर/darja
स्थिर/sthir (Adj)
3
कोटि/koti
Noun, Fem
दर्जा/darja
दर्जा/darja (noun,masc)
कोटि/koti
Noun, Fem
करोड़/karod
करोड/karod (Adj)
Table No- 1
The words are represented by graph and graphs are useful in solving the problem of homonymy in Hindi and devnagari scripts. A problem like homophony depends on the pronunciation and in Hindi; pronunciation depends on the shape of the word. Each word has a different shape and meaning. The first task should be to find the correct meaning through the shape of the word because meaning is the soul of the language. This would help in the case of differently shaped words but not for the similar ones. The problem of similar shaped words can be solved only by using algorithm, corpus and grammar. This would not be very difficult because the number of similar shaped words and similarly pronounced words is very less.
Similar pronunciation-homophonic-different spelling-different meaning (Homophons)
No
Hindi word
Grammatical
Category
Hindi Meaning
Marathi meaning
1
दिन/din
Noun Mas.
दिवस/divas
दिवस(Noun mas.)
दीन/deen
Adj/N
गरीब/garib
गरीब (Adj.)
2
बलि/bali
Noun Mas.
बलिदान/balidan
बलि (Noun,Mas)
बली/balee
Adj.
बलवान/balavan
शक्तिशाली (Adj.)
3
बाजि/baji
Noun Mas.
घोड़ा/ghoda
घोडा (Noun, Mas)
बाज़ी/bazee
Noun Fem.
दाँव/danv
बाजी (Noun,Fem)
Table No:- 2
In Hindi the difference in spelling means difference in pronunciation. Word pairs like aviraam-abhiram; sam-sham; asan-asann are similarly pronounced. But in English words can be found that have different spellings but the same pronunciation like – wood-would; know-no; pain-pen; sun-son; etc. These words are called “homophones” in English.[3] Although the same sound –different meaning words are not really homograph, but still they can be equated with homophones. Though homophones are recognized by dwanyatmakata but this problem loses its importance in Hindi because of the different spellings. It can be solve easily by algorithm.
Some nouns are unclear like homonyms, that have same pronunciation but their meaning is different. They have the same spelling and sound.
Homophones (Same pronunciation – Same sound-same spelling- different meaning )
No
Hindi word
Grammatical
Category
Hindi Meaning
Marathi meaning
१
देव/dev
Noun Mas.
भगवान
देवता (Noun,Mas)
देव/dev
Noun
नाम
नाव (Noun)
२
धवल /dhaval
Adj.
सफेद
पांढरा(Adj)
धवल/dhaval
noun
नाम
नाव (Noun)
३
दिवाकर/divakar
Noun Mas.
सूर्य/sury
सूर्य (Noun,Mas)
दिवाकर/divakar
noun
नाम/nam
नाव (Noun)
Table no. 3
The problem of ambiguity ‘same sound-different meaning’ words is equally found in all the languages. Especially in the Nouns that are frequently used in daily life. Young children and machines have to face a lot of difficulties because of them. But Scholars cannot put these words under homonymy. Therefore they are not being researched.
Same pronunciation–Different sound– same spelling–different meaning (Homograph)
No
Hindi word
Grammatical
Category
Hindi Meaning
Marathi meaning
१
टेस्ट/taste
Noun
स्वाद/swad
चव/chav (Noun)
टेस्ट/test
Verb transitive
इम्तहान/imtiyan
परिक्षा/parikShya(Noun)
२
इंटरेस्ट/interest
Noun
दिलचस्पी/dilchaspi
रुचि/ruchi (Noun)
इंटरेस्ट/interest
Verb transitive
ब्याज/byaj
व्याज/vyaj (Verb Tran.)
२
कंडिशन/condition
Verb transitive
हालत/halat
परस्थिति/paristhiti(Verb Tran.)
कंडिशन/condition
Verb transitive
प्रतिबंध/pratibandh
नियम/niyam(Verb Tran.)
Table no. 4
The practice of taking words from other languages is a practice of language development but the other side of this language development is an increase in homonymy, which creates ambiguity in the language. In Hindi there are a lot of words which came from many languages. Despite similarities in the sound and the pronunciation words have different meanings. Dr. Tribhuvan Ojha(1994) has divided these words in three categories that can clarify the meanings a little.
1. Words that have been assimilated in Hindi with their original pronunciation fall in this category. Like - June, foot, boot etc.
2. In this category are words that have been accepted in Hindi with minimal sound change.
Like- chauk (chalk), acaadamee(academy)
3. Words that are tadbhav forms of English words. Like bam (bomb), kaag (cork) etc.
These kinds of words can be clarified by categorizing them grammatically with meaning specification.
The simplest language game is the naming game in which all objects are uniquely identifiable, like persons, but unlike chairs or apples. Such objects can be categorized with uni-referential categories. Because of this, each object can be uniquely named or labeled with a proper name. If in this setup both the speaker and the hearer know the topic (for example because the speaker points to it as is commonly done in many experiments and models), and if the probability of re-inventing an existing word is zero, then no homonymy can arise: an agent can always associate the correct meaning with an unknown and unique word. The most important task is to disambiguate the homonyms using language tools more and more. Such as: - corpus, tagger, morphological analyzer and special dictionary in which only homonyms lexical data. So that work can be sped up.
I put here Some Common Methods to resolve Hindi-Marathi machine translation Homonymy ambiguity. First preference is to create a special dictionary for homonymy. In this dictionary only those words will be entered that are a type of homonymy with categories by homonymy type Homograph, Homophone, Polysemy, Heteronyms, Capitonyms. In this dictionary we enter the sentence which is more useful to that special word disambiguation word; this is only a sentence example. By this sentence we take right word sense and meaning. This example sentences are of three or four types which are using any homonymy single word. Four type of Useful lexical data collection for homonymy is
(1) Baseline (Unmodified)
(2) Hindi-Marathi homonymy lexical data with sentence and examples (Additional
Homonymy added words)
(3) Homophone (Additional Homophone)
(4) Homograph words (Additional Homograph)
The second method that I prefer to go with is Contextual method of functional homonymy disambiguation, developing for every functional homonymy type group of rules defining the syntactic context of the homonym disambiguation and forming the group control structure which defines the rule application order. Text analysis is one of the good examples to get the exact sense, as rather frequently a syntactic method of building homogeneous groups is used in homonymy disambiguation. In this analysis also we use a pre-syntactic analysis technique of homonymy disambiguation effective at the stage of sentence analysis. Provide Grammatical, world knowledge and linguistic level knowledge to system about the word. Morph syntactic analysis and Lexical-semantic analysis is also useful in this tool. To develop a “One Subsystem provides the realization of homonymy disambiguation method based on collocations and the one based on the ontology linguistic frame. In the development of these methods, the engineering approach is used, which allows selecting the typical frequent language cases, which are actively used in technical language.”[4] Some useful language tools 1.Morphological analyzer 2.Tagger 3.Spacial Dictionary 4. Chunker 5. Ontological tools 6. word net.
Sometimes corpus gives only an accumulation of information but this term is not useful to disambiguate the homonymy word, rather the utility should be focused on the target.
Like:- १.१ आना (Noun)=(हिंदी) <भिखारी> <का> <आठ> <आना> <खो> <गया>
(मराठी) <भिका-याचे> <चार> <आने> <गमावले> <.>
२. आना (Verb) (हिंदी) - <उसका> <आना> <मेरे> <लिए> <कितना> <सुखद> <था> <।>
(मराठी) - <त्याच> <येणं> <माझ्या> <साठी> <किती> <सुखद> <होतं> <.>
with the help of homonymy word dictionary corpus can be modified clarity must come in the meaning of given sentence in the corpus.
In this paper care has been taken that just simplification of meaning transfer is not done. This effort is to make such a mechanism that can convey the minimum meaning itself. This Paper presented Hindi-Marathi Machine translation in the context of the literal searching of correct meaning, to mark the ambiguity of effort and minimum but successful communication tool.
Reference: -
1. A cross-situational learning algorithm for damping homonymy in the guessing game
- Joachim De Beule1, Bart De Vylder1 and Tony Belpaeme2
Vrije Universiteit Brussel, Belgium
University of Plymouth, United Kingdom
2. Integral Technology of Homonymy Disambiguation in the text mining system “LOTA”
- Olga Nevzorova, Vladimir Nevzorov, Julia Zin'kina, Nicolay Pjatkin
3. Particle Homonymy and Machine Translation
- K6roly F&bricz, JATE University of Szeged, Egyetem u. 2.
Hungary I[ - 6722
4. Children’s difficulty in learning homonyms*
- MARTIN J. DOHERTY
Department of Psychology, University of Stirling
5. Native and L2 processing of homonyms in sentential context
- Kerrie E. Elston-Gu¨ ttler*, Angela D. Friederici
Max Planck Institute of Human Cognitive and Brain Sciences, Leipzig, Germany
6. Particle Homonymy and Machine Translation
- K6roly F&bricz, JATE University of Szeged,
Egyetem u. 2.
Hungary I[ - 6722
7. Learning Form-Meaning Mappings in Presence of Homonymy: a linguistically motivated model
of learning inflection
- Katya Pertsova, University of California Los Angeles
8. प्रामाणिक हिंदी शब्द-रचना एवं वर्तनी प्रकाश -
9. हिंदी में अनेकार्थता का अनुशीलन – डॉ.त्रिभुवन ओझा करीम सिटी कॉलेज, जमशेदपुर,
विश्वविद्यालय प्रकाशन, वाराणसी
10. कंप्यूटर अनुवाद:प्रयोग और विधि–प्रो.रीतारानी पालिवाल, अनुवाद पत्रिका (कंप्यूटर अनुवाद विशेषांक-२) अप्रैल-
जून २००४ पेज-५९
Web Site : - 1. http://en.wikipedia.org/wiki/Homonym
2. http://assortedmaterial.googlepages.com/EnglishIndex.html
3. http://www.tribuneindia.com/2000/20000819/windows/roots.htm
[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Homonym
[2] [2] कंप्यूटर अनुवाद:प्रयोग और विधि – प्रो.रीतारानी पालिवाल, अनुवाद पत्रिका (कंप्यूटर अनुवाद विशेषांक -२) अप्रैल-जून २००४ पेज - ५९
[3] हिंदी में अनेकार्थता का अनुशीलन – डॉ.त्रिभुवन ओझा करीम सिटी कॉलेज, जमशेदपुर, विश्वविद्यालय प्रकाशन, वाराणसी १९९४ पेज - ७७
[4] INTEGRAL TECHNOLOGY OF HOMONYMY DISAMBIGUATION IN THE TEXT MINING SYSTEM "LOTA"
- Olga Nevzorova, Vladimir Nevzorov, Julia Zin'kina, Nicolay Pjatkin
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