Francis Bond bond at ieee.org
Sat Nov 5 21:03:00 CET 2016


Please keep <developers at delph-in.net> CCed.

I think when you mean 'generate MRS' you mean what we generally call

You need to segment the text before passing it to Jacy.   You can do it
yourself, or use our script.

echo 'どこの出身ですか?' |  python utils/jpn2yy.py |  ace -g jacy.dat -y1Tf

Here is some documentation: http://moin.delph-in.net/JacyYYMode

How are you making DMRSs?  Some of them you said you could not make, it
appear that PyDelphin can:


I also tested generation:

I can generate from inp.mrs:
 cat ~/Downloads/inp.mrs | ace -e -g jacy.dat
太郎 が 吠え た
NOTE: 33 passive, 207 active edges in final generation chart; built 37
passives total. [1 results]
NOTE: generated 1 / 1 sentences, avg 1735k, time 0.01679s
NOTE: transfer did 9 successful unifies and 11 failed ones

And (after segmentation) I can parse and (over) generate for most sentences.

echo "どこ の 出身 です か ?" | ace  -g jacy.dat -T1 | ace -e  -g jacy.dat
NOTE: 1 readings, added 374 / 130 edges to chart (50 fully instantiated, 34
actives used, 27 passives used) RAM: 2002k
NOTE: parsed 1 / 1 sentences, avg 2002k, time 0.01291s
何れ の 出身 で ござる か
何処 の 出身 で ござる か
いずれ の 出身 で ござる か
どちら の 出身 で ござる か
どこ の 出身 で ござる か
何れ の 出身 かしら か
何れ の 出身 だい か
何処 の 出身 かしら か
何処 の 出身 だい か
いずれ の 出身 かしら か
いずれ の 出身 だい か
どちら の 出身 かしら か
どちら の 出身 だい か
どこ の 出身 かしら か
どこ の 出身 だい か
何れ の 出身 で ござる
何処 の 出身 で ござる
どちら の 出身 で ござる
いずれ の 出身 で ござる
どこ の 出身 で ござる
何れ の 出身 だ か
何処 の 出身 だ か
いずれ の 出身 だ か
どちら の 出身 だ か
どこ の 出身 だ か
何れ の 出身 かしら
何れ の 出身 だい
何処 の 出身 かしら
何処 の 出身 だい
どちら の 出身 かしら
どちら の 出身 だい
いずれ の 出身 かしら
いずれ の 出身 だい
どこ の 出身 かしら
どこ の 出身 だい
何れ の 出身 だ
何処 の 出身 だ
どちら の 出身 だ
いずれ の 出身 だ
どこ の 出身 だ

On Sat, Nov 5, 2016 at 12:22 PM, Naman Deep Singh <nmndeep at gmail.com> wrote:

> Sir,
> I am attaching the files:
> JAPANESE.txt  : list of sentences tested by me.
> inp.mrs : MRS genearted from the very first sentence in JAPANESE.txt
> With Regards
> On Sun, Nov 6, 2016 at 12:42 AM, Francis Bond <bond at ieee.org> wrote:
>> G'day,
>> last time I checked most sentences that we parsed could also generate.
>> Could you send some examples of problematic sentences (and the MRS you used
>> as input)?
>> On Sat, Nov 5, 2016 at 3:36 AM, Naman Deep Singh <nmndeep at gmail.com>
>> wrote:
>>> Respected Pr. Bond,
>>> I am a research intern an International Institute of Information
>>> Technology, Hyderabad, India.
>>> Currently working here in the LTRC lab in Machine Translation, Natural
>>> Language Processing.
>>> We are creating a system for conversion of Indian languages to different
>>> languages.
>>> I am stuck whilst working with JACY- Japanese grammar as the rate of MRS
>>> generation of this grammar via ACE parser has been found to be very low.
>>> In my work this percentage is less than 10%. After a few initial
>>> Japanese sentences Mrs generation has seldom been seen to be successful.
>>> I was wondering there might be an issue here so I am writing you to
>>> please help me.
>>> With Regards
>> --
>> Francis Bond <http://www3.ntu.edu.sg/home/fcbond/>
>> Division of Linguistics and Multilingual Studies
>> Nanyang Technological University

Francis Bond <http://www3.ntu.edu.sg/home/fcbond/>
Division of Linguistics and Multilingual Studies
Nanyang Technological University
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