home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Language/OS - Multiplatform Resource Library / LANGUAGE OS.iso / icon / contrib / pcw.lha / chap2.grk < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1991-11-18  |  71.9 KB  |  1,851 lines

  1. .KF:chap2.toc
  2. .KW:59
  3. .N:14
  4. .XT:2
  5. .XB:0
  6. .X:10
  7. .L:59
  8. .M:1
  9. L---+----1----+----2----+----3----+----4----+----5T---+---R6----+----7----+----8
  10. .H:
  11. .H:
  12. .H:
  13. .F:
  14. .F:...$$$...
  15. .M:1
  16.  
  17.  
  18.  
  19.  
  20.                          CHAPTER 2
  21.  
  22.  
  23.                    CLAUSE LEVEL ANALYSES
  24. .K:2.  CLAUSE LEVEL ANALYSES
  25.  
  26.  
  27. .M:2
  28.        This chapter will discuss the grammatical analysis 
  29. of some selected clauses taken from the Greek text of 
  30. Matthew 26.  Five different analyses will be done with a 
  31. different theoretical approach used for each. The focus of 
  32. each analysis will be the relationships of words to each 
  33. other within clauses.   For each of the theoretical ap
  34. proaches there will be a discussion of the suitability of 
  35. that approach for use in machine translation. 
  36.  
  37. .H:
  38. .H:                                                            $$$
  39. .H:
  40. .F:
  41. .F:
  42.        All the text to be analyzed is taken from the third 
  43. edition of the United Bible Societies Greek New Testament 
  44. (Aland 1975) which has Greek text equivalent to the twenty-
  45. sixth  edition  of  the  Nestle-Aland  Novum Testamentum 
  46. Graece (Nestle 1979).  This is the Greek text of the New 
  47. Testament which is most widely accepted today.  The English 
  48. translations, the morphological parsings, and the syntac
  49. tical analyses are my own. 
  50.  
  51.        It is not the purpose of this chapter to produce an 
  52. exhaustive analysis of New Testament Greek syntax utilizing 
  53. any of the five grammatical theories.  That would be a 
  54. 15
  55. formidable undertaking indeed.  Rather, an attempt will be 
  56. made to give the flavor of what such an analysis might look 
  57. like in each of the grammatical theories.  This will 
  58. provide a basis from which to make a subjective comparison 
  59. of the utility of each of the different analyses versus an 
  60. analysis from one of the other theoretical frameworks.  The 
  61. utility of each analysis will be judged on the basis of its 
  62. usefulness in developing a machine translation program. 
  63.  
  64.        In each section the text and its analysis according 
  65. to one of the grammatical theories follows a few intro
  66. ductory remarks.  Each text is given following the number 
  67. of the verse from which it was taken.  Under each Greek 
  68. word its primary sense in English has been given.  Beneath 
  69. the sense in English two lines are dedicated to the morpho
  70. logical parsing of each word.  These parsings are my lin
  71. guistic analysis of each word in isolation.  The types of 
  72. information represented by these tags are case, number, 
  73. gender, and so on.  The abbreviations used in these 
  74. morphological tags are found in Appendix A. 
  75.  
  76.        Following the morphological tags and set off by 
  77. blank lines before and after are the grammatical tags.  
  78. These describe the syntactic function of each word as it is 
  79. used in the clause or sentence in which it occurs.  The 
  80. abbreviations used in these grammatical tags are also found 
  81. 16
  82. in Appendix A.  The last entry for each line of Greek text 
  83. is its free translation in English. 
  84.  
  85.  
  86.             Generative Transformational Grammar
  87. .K:       Generative Transformational Grammar
  88.  
  89.        In this section an analysis will be done using the 
  90. Generative Transformational theory of grammar proposed by 
  91. Noam Chomsky in his Aspects of the Theory of Syntax (1965).  
  92. Portions of five verses from the Gospel of Matthew chapter 
  93. 26 were chosen for analysis.  Each of these texts was 
  94. selected because it contained a Greek verb which could be 
  95. translated  into  an  English  modal.  Thus,  while  the 
  96. syntactic analysis of the Greek text will not be overly 
  97. complex, it will be more interesting than the analysis of 
  98. simple verb phrases. 
  99.  
  100.        It should be pointed out that not all English modals 
  101. have an equivalent in New Testament (Koine) Greek.  Where 
  102. English needs the modal will to express action or state of 
  103. being in the future, Koine Greek has an explicit future 
  104. tense suffix.  Likewise, where a speaker of English would 
  105. use the modals might or may to express a possibility, Greek 
  106. has the subjunctive and optative moods to serve this 
  107. purpose.  Nevertheless, Koine Greek does have verbs which 
  108. 17
  109. express ability (can/could) or obligation (must/should), 
  110. and these are used in much the same way as English modals. 
  111.  
  112.        The analysis is limited to the data which follows.  
  113. No doubt the reader who is familiar with New Testament 
  114. Greek syntax will notice aspects of even this brief data 
  115. that could stand further elucidation.  An obvious candidate 
  116. for further analysis is the placement of the conjunction 
  117. gar 'for' in what is known as postpositive position.  
  118. However, treatment of this very interesting aspect of Greek 
  119. syntax would require analysis of more data, and is outside 
  120. the scope of this section. 
  121.  
  122.  
  123. Greek Data With Analysis
  124. .K:             Greek Data With Analysis
  125.  
  126. .M:1
  127.  9) edunato             g
  128. a
  129. r       touto      praqhnai
  130.     it could have been  for       this       to be sold
  131.     V-Impf-M/P          Sub-Conj  Dem-Pro    V-Aor-Pass
  132.     Ind-3S                        Nom-Neu-S  Inf 
  133.  
  134.     Mod                 Conj      NP         Inf
  135.  
  136.     For this could have been sold.
  137.  
  138.  
  139. 40) ouk  isxusate       mian     wran   grhgorhsai
  140.     not  you were able  one      hour   to watch  
  141.     Adv  V-Aor-Act      Adj-Acc  N-Acc  V-Aor-Act 
  142.          Ind-2P         Fem-S    Fem-S  Inf       
  143.  
  144.     Neg  Mod            [     NP     ]  Inf       
  145.  
  146. 18
  147.     met   emou
  148.     with  me
  149.     Prep  Pro  
  150.     Gen   Gen-1S
  151.  
  152.     [    PP    ]
  153.  
  154.     Were you not able to watch one hour with me?
  155.  
  156.  
  157. 42) ou   dunatai     touto      parelqein
  158.     not  it can      this       to pass away
  159.     Adv  V-Pres-M/P  Dem-Pro    V-Aor-Act
  160.          Ind-3S      Nom-Neu-S  Inf
  161.  
  162.     Neg  Mod         NP         Inf
  163.  
  164.     This can not pass away.
  165.  
  166.  
  167. 54) outwj    dei         genesqai
  168.     thus     it must     to be
  169.     Adv      V-Pres-Act  V-Aor-Mid
  170.              Ind-3S      Inf
  171.  
  172.     Man      Mod         Inf
  173.  
  174.     Thus it must be.
  175.  
  176.  
  177. 61) dunamai     katalusai   t
  178. o
  179. n         na
  180. o
  181. n
  182.     I can       to destroy  the         temple
  183.     V-Pres-M/P  V-Aor-Act   Def-Art     N-Acc 
  184.     Ind-1S      Inf         Acc-Masc-S  Masc-S
  185.  
  186.     Mod         Inf         [       NP       ]
  187.  
  188.     tou         qeou
  189.     the         of God
  190.     Def-Art     N-Gen
  191.     Gen-Masc-S  Masc-S
  192.  
  193.     [       NP       ]
  194.  
  195.     I can destroy the temple of God.
  196.  
  197.  
  198.  
  199.  
  200. 19
  201. Summary Of Grammatical Tags
  202. .K:             Summary Of Grammatical Tags
  203.  
  204.  
  205.  9)            Mod Conj NP Inf
  206. 40)        Neg Mod      NP Inf PP
  207. 42)        Neg Mod      NP Inf
  208. 54)    Man     Mod         Inf
  209. 61)            Mod         Inf NP NP
  210.  
  211.  
  212.  
  213.  
  214. Phrase Structure Rules
  215. .K:             Phrase Structure Rules
  216.  
  217.  
  218.        S      -> (Man) Cl
  219.  
  220.       Cl      -> (Neg) Mod (Conj) (NP) Inf (NP) (NP) (PP)
  221.  
  222.       NP      -> {Dem-Pro     }
  223.                  {Adj Noun    }
  224.                  {Def-Art Noun}
  225.  
  226.       PP      -> {Prep Pro}
  227.  
  228.       Man     -> outwj
  229.  
  230.       Neg     -> {ou }
  231.                  {ouk}
  232.  
  233.       Mod     -> {dei       'it must'           }
  234.                  {dunamai   'I can'             }
  235.                  {dunatai   'it could have been'}
  236.                  {edunato   'it could be'       }
  237.                  {isxusate  'you were able'     }
  238.  
  239.      Inf      -> {genesqai   'to be'       }
  240.                  {grhgorhsai 'to watch'    }
  241.                  {katalusai  'to destroy'  }
  242.                  {parelqein  'to pass away'}
  243.                  {praqhnai   'to be sold'  }
  244.  
  245.      Dem-Pro  -> touto 'this'  
  246.  
  247.      Adj      -> mian 'one'
  248.  
  249.      Noun     -> {wran 'hour'  }
  250.                  {na
  251. o
  252. n 'temple'}
  253.                  {qeou 'of God'}
  254.  
  255.      Def-Art  -> {ton 'the'}
  256.                  {tou 'the'}
  257.  
  258. 20
  259.      Prep     -> met  'with'
  260.  
  261.      Pro      -> emou 'me'
  262.  
  263.      Conj     -> gar 'for'
  264.  
  265.  
  266.  
  267.  
  268. Sample Phrase Markers
  269. .K:             Sample Phrase Markers
  270.  
  271.  
  272. 40)                        S
  273.                            |
  274.                            |
  275.                            Cl
  276.                            |
  277.                            |
  278.  ----------------------------------------------------- 
  279.  |            |            |             |           | 
  280.  |            |            |             |           | 
  281. Neg          Mod           NP           Inf          PP 
  282.  |            |            |             |           | 
  283.  |            |            |             |           | 
  284. ouk       isxusate    ------------  grhgorhsai   --------- 
  285. not'  'you were able' |          |  'to watch'   |       | 
  286.                       |          |               |       |
  287.                       |          |               |       |
  288.                      Adj       Noun            Prep     Pro
  289.                       |          |               |       |
  290.                       |          |               |       |
  291.                     mian       wran             met    emou
  292.                    'one'      'hour'           'with'  'me'
  293.  
  294.  
  295.  
  296.  
  297. 21
  298. 54)                             S
  299.                                 |
  300.                                 |
  301.                       ---------------------
  302.                       |                   |
  303.                       |                   |
  304.                      Man                  Cl
  305.                       |                   | 
  306.                       |                   | 
  307.                     outwj       ---------------------
  308.                     'thus'      |                   |
  309.                                 |                   |
  310.                                Mod                 Inf
  311.                                 |                   |
  312.                                 |                   |
  313.                                dei               genesqai
  314.                             'it must'            'to be'
  315. .M:2
  316.  
  317.  
  318. Critique
  319. .K:             Critique
  320.  
  321.        This subsection will attempt to answer the question, 
  322. "To what extent would a Generative Transformational Grammar 
  323. (GTG) analysis be useful in implementing a machine trans
  324. lation program?"  The first deficiency in GTG as a basis 
  325. for implementing machine translation is that it lacks 
  326. transformations from one language to another.  All of the 
  327. transformations specified by the phrase structure rules of 
  328. a GTG analysis are transformations between phrase markers 
  329. at various levels of structural abstraction.  However, none 
  330. of the transformations crosses the boundary between one 
  331. language and another. Some augmentation of the theory will 
  332. need to be attempted if it is to be used successfully to 
  333. translate sentences of one language into that of another. 
  334.  
  335. 22
  336.        A second weakness in Generative Transformational 
  337. Grammar is that it says little about semantics.  For 
  338. instance, in verse 40 what is the referent of mian wran 
  339. 'one hour'?  Is it a span of time or some object tangible 
  340. or intangible to be watched?  The answer may be obvious to 
  341. the linguistic analyst, but not as a result of the GTG 
  342. theory. 
  343.  
  344.        Finally, Generative Transformational Grammar is 
  345. monodirectional, being synthetic rather than analytic.  
  346. That is to say, GTG specifies how to construct well formed 
  347. sentences in a language.  It does not specify how to parse 
  348. well formed sentences into their constituent parts.  GTG 
  349. was never intended to be a model of production and recep
  350. tion but of a speaker's knowledge of his language. 
  351.  
  352.        How then might a GTG analysis of a span of text be 
  353. used in the machine translation of that text into another 
  354. language?  First of all, the parsing of the span of text 
  355. into its constituent parts would have to be done by hand--
  356. by a human analyst.  This procedure would be burdensome 
  357. only for translation into a single language.  In such a 
  358. case, it would be simpler and quicker for the human analyst 
  359. merely to translate the text by hand.  However, in the case 
  360. of texts which one desires to translate into multiple 
  361. languages this objection shrinks in importance. 
  362.  
  363. 23
  364.        Secondly, any semantic analysis of the text would 
  365. also have to be done by a human analyst.  Any ambiguities 
  366. would have to be resolved prior to presentation of the data 
  367. to the machine translation program.  For instance, words 
  368. with multiple meanings would need to be indexed in some way 
  369. to eliminate the ambiguity. 
  370.  
  371.        Next, it would be necessary to construct a lexicon 
  372. which maps words of the source language into words of the 
  373. target language.  The GTG analyses of the two languages 
  374. would be of some help here since lexical items of a 
  375. language are represented in features in a Generative 
  376. Transformational Grammar.  Actually, as mentioned above, 
  377. the lexical items of each lexicon would need to be indexed 
  378. in order to avoid ambiguities when words have more than one 
  379. meaning.  The end result of mapping these indexed words 
  380. between the two lexicons would be that the mappings would 
  381. be between meanings rather than words.  There are addi
  382. tional problems to be addressed in the semantic and lexical 
  383. areas such as implicit information, lexical skewing, and 
  384. the use of metaphors, idioms, and other figures of speech.  
  385. These problems will be taken up in the chapter on semantic 
  386. structure analysis. 
  387.  
  388.        Finally, the phrase structure rules of both the 
  389. source and target languages could be used to generate a 
  390. 24
  391. meaningful subset of all possible sentence (i.e. surface) 
  392. structures for each of the two languages.  The constituents 
  393. of these two subsets of surface structures would need to be 
  394. mapped from the source to the target language.  This 
  395. mapping would inform the machine translation program that, 
  396. for example, a sentence consisting of the two constituents 
  397. NP VP in the source language might be rendered as VP NP in 
  398. the target language.  Once all the pieces described above 
  399. are in place, machine translation of the text might become 
  400. more of a mechanical procedure. 
  401.  
  402.  
  403.                    Government And Binding
  404. .K:       Government And Binding
  405.  
  406.        In this section an analysis will be done using the 
  407. Government and Binding theory of grammar as it is presented 
  408. in A Survey of Linguistic Theories by Jerold A. Edmondson 
  409. and Donald A. Burquest (1991:99-119).  Portions of five 
  410. verses from Matthew chapter 26 were chosen for analysis.  
  411. Each of these texts was selected because it contained a 
  412. Greek conjunction in postpositive position.  This should 
  413. yield a moderately interesting analysis which will be 
  414. adequate to illustrate the Government and Binding approach. 
  415.  
  416.        For the reader who is not familiar with Koine Greek 
  417. an explanation of the term "postpositive position" is in 
  418. 25
  419. order.  Greek is a highly inflected language so that for 
  420. the most part Greek indicates grammatical function with 
  421. affixes rather than word order.  However, the function of 
  422. word order as a grammatical indicator is not entirely 
  423. absent.  In the case of some Greek conjunctions such as de 
  424. 'but' its position in a clause is rigidly specified.  That 
  425. position is nearly always the second (and in rare instances 
  426. the third) word in a clause.  Linguists sometimes call 
  427. words like these which must always occur in a fixed 
  428. location relative to some other sentence component clitics 
  429. (Schachter 1985:53). 
  430.  
  431.  
  432. Greek Data With Analysis
  433. .K:             Greek Data With Analysis
  434.  
  435. .M:1
  436. 10) ergon    g
  437. a
  438. r      kal
  439. o
  440. n       hrgasato
  441.     work     for      a good      she did  
  442.     N-Acc    Sub      Adj-Acc     V-Aor-Mid
  443.     Neu-S    Conj     Neu-S       Ind-3S   
  444.  
  445.     [NP1]    SubConj  [NP1]          V     
  446.  
  447.     eij     eme
  448.     to      me
  449.     Prep    Pro
  450.     Acc     Acc-1S
  451.  
  452.     [    PP      ]
  453.  
  454.     For she has done a good thing to me.
  455.  
  456.  
  457. 26
  458. 11) pantote g
  459. a
  460. r     to
  461. u
  462. j       ptwxo
  463. u
  464. j  exete
  465.     always  for     the        poor     you have  
  466.     Adv     Sub     Def-Art    N-Acc    V-Pres    
  467.             Conj    Acc-Masc-P Masc-P   Act-Ind-2P
  468.  
  469.     Adv     SubConj [      NP         ]     V     
  470.  
  471.     meq   eautwn
  472.     with  yourselves
  473.     Prep  Pro-Gen
  474.     Gen   Masc-2P
  475.  
  476.     [      PP      ]
  477.  
  478.     For you always have the poor with you.
  479.  
  480.  
  481. 11b) em
  482. e
  483.      d
  484. e
  485.         ou   pantote  exete
  486.      me      but       not  always   you have
  487.      Pro     Sub       Adv  Adv      V-Pres
  488.      Acc-1S  Conj                    Act-Ind-2P
  489.  
  490.      Pro     SubConj   [         VP           ]
  491.  
  492.      But you don't always have me.
  493.  
  494.                                               
  495. 15) oi       d
  496. e
  497.        esthsan     autw
  498.     they     and      weighed    to him 
  499.     Pro-Nom  Sub      V-Aor-Act  Pro-Dat
  500.     Masc-3P  Conj     Ind-3P     Masc-3S
  501.  
  502.     Pro      SubConj     V       Pro    
  503.  
  504.     triakonta  arguria
  505.     thirty     silver pieces
  506.     Adj-Indcl  N-Acc
  507.     Neu-P      Neu-P 
  508.  
  509.     [        NP            ]
  510.  
  511.     And they weighed him thirty pieces of silver.
  512.  
  513.  
  514. 28) touto      gar      estin
  515.     this       for      is        
  516.     Dem-Pro    Sub      V-Pres    
  517.     Nom-Neu-S  Conj     Act-Ind-3S
  518.  
  519.     Pro        SubConj     V      
  520.  
  521. 27
  522.     t
  523. o
  524.          aima  mou
  525.     the        blood  of me
  526.     Def-Art    N-Nom  Pro-Gen
  527.     Nom-Neu-S  Neu-S  1S
  528.  
  529.     [         NP            ]
  530.  
  531.     For this is my blood.
  532.  
  533.  
  534.  
  535.  
  536. Summary Of Grammatical Tags
  537. .K:             Summary Of Grammatical Tags
  538.  
  539.  
  540.  10)  NP1    SubConj    NP1   V     PP      
  541.  11)  Adv    SubConj    NP    V     PP      
  542. 11b)  Pro    SubConj          VP
  543.  15)  Pro    SubConj          V     Pro    NP
  544.  28)  Pro    SubConj          V     NP
  545.  
  546.  
  547.  
  548.  
  549. Phrase Structure Rules
  550. .K:             Phrase Structure Rules
  551.  
  552.  
  553. S'   -> COMP S
  554.  
  555. S    -> {Adv      SubConj  NP        TNS VP           (PP)}
  556.         {NP-Word1 SubConj (NP-Word2) TNS VP (NP) (NP) (PP)}
  557.  
  558. NP   -> {(Def-Art) (Adj) N (Adj) (Pro-Gen)}
  559.         {Pro                              }
  560.         {Dem-Pro                          }
  561.  
  562. VP   -> (Adv) (Adv) V
  563.  
  564. PP   -> Prep Pro
  565.  
  566.  
  567.  
  568.  
  569. 28
  570. Sample Phrase Markers
  571. .K:             Sample Phrase Markers
  572.  
  573.  
  574. 10)          S'               
  575.              |                
  576.  -------------------------
  577.  |                       |     
  578. COMP                     S 
  579.  |                       |
  580.  |            -------------------------------
  581.  |            |    |         |              |           
  582.  |            |    |         |              VP           
  583.  |            NP   |        TNS             |
  584.  |            |    |         |        -------------- 
  585.  |            |    |         |        |            | 
  586.  |   ------------------      |        |            | 
  587.  |   |             |  |      |        |            PP
  588.  |   |        ------  |      |        |            |  
  589.  |   |        |       |      |        |            | 
  590.  |   |        |       |      |        |            | 
  591.  | NP-Word1   |   NP-Word2   |        |       ----------- 
  592.  |   |        |       |      |        |       |         | 
  593.  |   |        |       |      |        |       |         |
  594.  |   |        |       |      |        |       |         |
  595. -Wh  N     SubConj    N      |        V     Prep       Pro
  596.  |   |        |       |      |        |       |         |
  597.  |   |        |       |      |        |       |         |
  598.  | ergon     g
  599. a
  600. r    kal
  601. o
  602. n    |     hrgasato  eij       eme
  603.  e 'work'   'for'  'a good' past  'she did'  'to'      'me'
  604.  
  605.  
  606.  
  607. Note: "The symbol e represents an empty node indicating 
  608. that the -Wh word in English statements has no phonological 
  609. manifestation" (Edmondson and Burquest 1991:111).
  610.  
  611. 29
  612. 11b)
  613.                S'
  614.                |
  615.                |
  616.  -----------------------------
  617.  |                           |
  618. COMP                         S
  619.  |                           |
  620.  |                           |
  621.  |     -------------------------------------              
  622.  |     |        |      |                   |              
  623.  |     |        |      |                   |              
  624. -Wh    NP       |     TNS                  VP              
  625.  |     |        |      |                   |              
  626.  |     |        |      |                   |             
  627.  |  NP-Word1    |      |     -------------------------            
  628.  |     |        |      |     |          |            |
  629.  |     |        |      |     |          |            |
  630.  |    Pro    SubConj   |    Adv        Adv           V
  631.  |     |        |      |     |          |            |
  632.  |     |        |      |     |          |            |
  633.  |    em
  634. e
  635.       d
  636. e
  637.       |     ou      pantote       exete
  638.  e    'me'    'but' present 'not'    'always'    'you have'
  639. .M:2
  640.  
  641.  
  642. Critique
  643. .K:             Critique
  644.  
  645.        This subsection will compare the Government and 
  646. Binding (GB) grammatical approach to other grammatical 
  647. theories and attempt to answer the question, "To what 
  648. extent would a Government and Binding analysis be useful
  649. in implementing a machine translation program?"  In the 
  650. interest of completeness a variety of aspects of the GB 
  651. model will be discussed whether or not they are evident 
  652. from the above data which is necessarily limited. 
  653.  
  654. 30
  655.        When we compare GB to the Aspects-model of Trans
  656. formational Grammar, which was discussed in the previous 
  657. section, we see that the GB model treats the various parts 
  658. of the grammar as independent units.  This modular approach 
  659. to grammatical analysis would be particularly appealing to 
  660. grammarians who prefer to limit the scope of their re
  661. search. One researcher might prefer, for instance, to 
  662. concentrate on surface structures.  The modular approach 
  663. also allows a degree of interchangeability so that one 
  664. might experiment with a variety of transformational compo
  665. nents without changing the remainder of the analysis.  This 
  666. last feature would be of particular appeal to someone 
  667. trying to develop a machine translation program since some 
  668. experimentation with the transformational component would 
  669. be a necessity. 
  670.  
  671.        The transformational rules of GB are weaker and more 
  672. general than the rules of Tagmemics, Stratificational 
  673. Grammar, or the Aspects model of Transformational Grammar.  
  674. This results in more ungrammatical sentences being gener
  675. ated by the grammar. However, some ungrammatical sentences 
  676. are prevented by constraints, which operate in tandem with 
  677. the rules, and others are removed by filters, which operate 
  678. after the rules.  This general approach lends itself to the 
  679. development of a universal grammar, which would attempt to 
  680. capture those linguistic generalizations that hold for all 
  681. 31
  682. languages.   The division of the grammar into rules, 
  683. constraints, and filters is another example of modularity 
  684. which would tend to facilitate development of a machine 
  685. translation program. 
  686.  
  687.        The GB approach emphasizes general principles rather 
  688. than specific transformational rules.  Some examples are 
  689. the principle of subjacency and the principle of the tensed 
  690. S condition.  This new emphasis is an improvement over the 
  691. Aspects model.  The general principles apply to more of the 
  692. world's languages, and specific rules can be developed from 
  693. the general principles to treat the specific cases found in 
  694. a particular language.  This feature is perhaps of less 
  695. interest to those who are developing a machine translation 
  696. program since they will find it necessary to deal for the 
  697. most part with specific rules rather than general prin
  698. ciples. 
  699.  
  700.        The phrase structures of the GB model use what is 
  701. called the X-bar syntax.  With this type of notation a noun 
  702. phrase N'' can have as one of its constituents a noun 
  703. phrase N', which in turn can have as one of its constitu
  704. ents a noun N.  This provides an unlimited variety of 
  705. phrase types between the start symbol and the terminal 
  706. symbols.  This approach makes GB still more general.  With 
  707. X-bar syntax it is not necessary to posit all the different 
  708. 32
  709. phrase types of a language before an analysis can begin.  
  710. This type of syntax is another aspect of GB which would be 
  711. particularly appealing to a person developing a machine 
  712. translation program.  Computer programmers and grammarians 
  713. alike would say that the description of NP is recursive, in 
  714. that an N'' may have as one of its constituents an N'.  The 
  715. advantage of such recursive definitions to the computer 
  716. programmer is that the NP need only be defined once with 
  717. the provision that other NPs may be embedded within any NP. 
  718.  
  719.        The GB model of grammar makes use of empty cate
  720. gories.  They are known as: empty, trace, PRO, and COMP.  
  721. Use of these empty categories makes possible the universal 
  722. linguistic principle called alpha-movement.  For instance, 
  723. under alpha-movement a NP might be moved to an empty node 
  724. leaving behind a trace and converting an active construc
  725. tion to a passive in the process.  The use of empty cate
  726. gories by the GB model allows a certain amount of the deep 
  727. structure to be represented in the X-bar syntax along with 
  728. the surface structure.  This places less of a burden on the 
  729. transformational component of the grammar, and simplifies 
  730. the task of sentence generation, since the target locations 
  731. of any potential moves are marked with empty categories.  
  732. If sentence generation is simplified in the grammar, the 
  733. task would be simplified in a machine translation program 
  734. as well. 
  735.  
  736. 33
  737.        Turning now to a specific issue in the analysis of 
  738. Greek syntax, there are significant semantic problems with 
  739. any treatment of the Greek particle gar 'for', but the par
  740. ticular problem studied in the Koine Greek data above is 
  741. that of the syntactic function of the postpositive subordi
  742. nating conjunction.  The GB model does not handle this 
  743. phenomenon particularly well, but neither does any other 
  744. grammatical model known to this writer.  At the heart of 
  745. the problem is something called level skipping.  The post
  746. positive conjunction in Greek is required to occur as the 
  747. second word in its clause regardless of what constituent 
  748. might otherwise be occupying that position (See verse 10 
  749. above).  This results in modifications being made to con
  750. stituents which are lower in the grammatical hierarchy than 
  751. the clause (i.e. level skipping).  For instance, where an 
  752. English speaker would say for the man ... the correct Greek 
  753. word order would be, the for man ....  Using Greek word 
  754. order the constituents of the noun phrase the man are 
  755. interrupted by a clause level constituent for. 
  756.  
  757.        In the rules above the decision was made to ignore 
  758. the postpositive conjunction at levels lower than the 
  759. clause.  This necessitated the invention of a mechanism to 
  760. specify the first and second words in a phrasal constit
  761. uent.  The mechanism chosen was Word1 and Word2. 
  762.  
  763. 34
  764.        In a machine translation program postpositive 
  765. conjunctions would probably best be handled by a rule of 
  766. movement which would operate on subordinate clauses after 
  767. all other rules, constraints, and filters had been applied 
  768. to the clause.  Thus the subordinating conjunction would be 
  769. moved to the extreme left constituent position of the rule 
  770. for the subordinate clause (S in the rules above), and an 
  771. additional rule of movement would be applied after the 
  772. subordinate clause was fully formed.  The ordered rules 
  773. would be: 
  774.  
  775.     1.   S  ->  SubConj Adv NP TNS VP (NP) (NP) (PP)
  776.     2.   S  ->  S-Word2 SubConj S-Word3
  777.  
  778.        The necessity of employing the above scheme is not 
  779. a negative reflection on the GB model of grammar when 
  780. compared to other models of grammar since none of the 
  781. others seems to handle postpositive conjunctions in an 
  782. elegant manner either.  On the contrary, inclusion of a 
  783. mechanism like Word1 and Word2 to the GB model would be a 
  784. welcome extension. 
  785.  
  786.        Finally, it must be noted that the GB model does not 
  787. deal with semantic issues such as the use of metaphor in 
  788. verse 28, or the use of forefronting to produce emphasis in 
  789. 35
  790. verse 11b.  Semantic issues will be taken up in more detail 
  791. in the chapter on semantic structure analysis. 
  792.  
  793.  
  794.                       Montague Grammar
  795. .K:       Montague Grammar
  796.  
  797.        In this section an analysis will be done using 
  798. Montague grammar as it is presented in  A Survey of 
  799. Linguistic Theories by Jerold A. Edmondson and Donald A. 
  800. Burquest (1991:121-131).  The text to be analyzed consists 
  801. of portions of five verses taken from Matthew chapter 26.  
  802. The text was selected with the goal of adequately illus
  803. trating the Montague grammar without making the analysis 
  804. overly complex. 
  805.  
  806.        Montague grammar uses a unique set of category names 
  807. and basic expressions.  The items listed here as Table 1 
  808. were taken from Montague Grammar edited by Barbara Partee 
  809. (1976:56). 
  810.  
  811.  
  812. 36
  813. .M:1
  814.      Table 1.--Montague Categories
  815.      ====================================================
  816.      Montague       
  817.      Category       Meaning
  818.      ----------------------------------------------------
  819.      t              truth value expression or declarative
  820.                     sentence
  821.      e              entity expression
  822.      t/e   or IV    intransitive verb phrase
  823.      t/IV  or T     term or noun phrase
  824.      IV/T  or TV    transitive verb phrase
  825.      IV/IV or IAV   adverb which modifies an intransitive
  826.                     verb
  827.      t//e  or CN    common noun phrase
  828.      t/t            adverb which modifies a sentence
  829.      IAV/T          prepositional phrase
  830.      IV/t           Verb phrase which can take a 
  831.                     that-complement
  832.      IV/IV          Verb phrase which can take an 
  833.                     infinitive complement
  834. .M:1
  835.      ----------------------------------------------------
  836.  
  837.  
  838.  
  839.  
  840. Greek Data With Analysis
  841. .K:             Greek Data With Analysis
  842.  
  843.  
  844. 40) erxetai     pr
  845. o
  846. j to
  847. u
  848. j        maqht
  849. a
  850. j
  851.     He comes    to   the         disciples 
  852.     V-Pres-M/P  Prep Def-Art     N-Acc
  853.     Ind-3S      Acc  Acc-Masc-P  Masc-P
  854.    
  855.       t/e       [         IAV            ]
  856.  
  857.     He came to the disciples.
  858.  
  859.   
  860. 45) o          ui
  861. o
  862. j   tou        anqrwpou    paradidotai
  863.     the        Son    of the     Man         is betrayed
  864.     Def-Art    N-Nom  Def-Art    N-Gen       V-Pres-Pass
  865.     Nom-Masc-S Masc-S Gen-Masc-S Masc-S      Ind-3S     
  866.                                                      
  867.     [             t/IV                   ]       t/e    
  868.  
  869. 37
  870.     eij  xeiraj  amartwlwn
  871.     into hands   of sinners
  872.     Prep N-Acc   Adj-Gen
  873.     Acc  Fem-P   Masc-P
  874.  
  875.     [        IAV          ]
  876.  
  877.     The son of man is betrayed into the hands of sinners.
  878.  
  879.  
  880. 50) epebalon     t
  881. a
  882. j       xeiraj  ep
  883. i
  884.   t
  885. o
  886. n        Ihsoun
  887.     they laid on the       hands   on   the        Jesus  
  888.     V-Aor-Act    Def-Art   N-Acc   Prep Def-Art    N-Acc
  889.     Ind-3P       Acc-Fem-P Fem-P   Acc  Acc-Masc-S Masc-S
  890.  
  891.      IV/T        [     t/IV      ] [       IAV          ]
  892.  
  893.     They laid hands on Jesus.
  894.  
  895.    
  896. 65) o          arxiere
  897. u
  898. j   dierrhcen
  899.     the        high priest tore     
  900.     Def-Art    N-Nom       V-Aor-Act
  901.     Nom-Masc-S Masc-S      Ind-3S   
  902.  
  903.     [       t/IV         ]   IV/T   
  904.  
  905.     t
  906. a
  907.         imatia   autou
  908.     the       garments of him 
  909.     Def-Art   N-Acc    Pro-Gen
  910.     Acc-Neu-P Neu-P    Masc-3S
  911.  
  912.     [         t/IV           ]
  913.  
  914.     The high priest tore his garments.
  915.  
  916.   
  917. 69) s
  918. u
  919.      hsqa       met
  920. a
  921.  Ihsou  tou        Galilaiou
  922.     you    were       with Jesus  the        Galilaean
  923.     Pro    V-Impf-Act Prep N-Gen  Def-Art    Adj-Gen
  924.     Nom-2S Ind-2S     Gen  Masc-S Gen-Masc-S Masc-S
  925.     
  926.     t/IV    t/e       [            IAV               ]
  927.  
  928.     You were with Jesus the Galilaean.
  929.  
  930.  
  931.  
  932.  
  933. 38
  934. Summary Of Grammatical Tags
  935. .K:             Summary Of Grammatical Tags
  936.  
  937.  
  938. 40)         t/e         IAV
  939. 45)   t/IV  t/e         IAV
  940. 50)         IV/T  t/IV  IAV
  941. 65)   t/IV  IV/T  t/IV 
  942. 69)   t/IV  t/e         IAV
  943.  
  944.  
  945.  
  946.  
  947. Sample Phrase Markers
  948. .K:             Sample Phrase Markers
  949.  
  950.  
  951. 40)           erxetai pr
  952. o
  953. j to
  954. u
  955. j maqht
  956. a
  957. jt
  958.                       |
  959.                       |
  960.     --------------------------------
  961.     |                              |
  962. erxetait/e                pr
  963. o
  964. j to
  965. u
  966. j maqht
  967. a
  968. jIAV
  969.                                    |
  970.                            -------------------
  971.                            |                 |
  972.                          pr
  973. o
  974. jIAV/T      to
  975. u
  976. j maqht
  977. a
  978. jt/IV
  979.                                              |
  980.                                         ------------
  981.                                         |          |
  982.                                       to
  983. u
  984. j?    maqht
  985. a
  986. jt//e
  987.  
  988.  
  989.  
  990. 65)     o  arxiere
  991. u
  992. j  dierrhcen t
  993. a
  994.  imatia autout
  995.                           |
  996.         ---------------------------------------
  997.         |                 |                   |
  998. o  arxiere
  999. u
  1000. jt/IV    dierrhcenIV/T   t
  1001. a
  1002.  imatia autout/IV
  1003.         |                                     |
  1004. -------------                     ----------------------
  1005. |           |                     |         |          |
  1006. o?     arxiere
  1007. u
  1008. jt//e             t
  1009. a
  1010. ?    imatiat//e   autou?
  1011.  
  1012.  
  1013.  
  1014. 39
  1015. 69)      s
  1016. u
  1017.  hsqa met
  1018. a
  1019.  Ihsou tou Galilaiout
  1020.                        |
  1021.   -----------------------------------------
  1022.   |               |                       |
  1023.  s
  1024. u
  1025. t/IV       hsqat/e         met
  1026. a
  1027.  Ihsou tou GalilaiouIAV
  1028.                                      |
  1029.                  ------------------------------
  1030.                  |                            |
  1031.               met
  1032. a
  1033. IAV/T             Ihsou tou Galilaiout/IV
  1034.                                            |
  1035.                            --------------------------
  1036.                            |                        |
  1037.                        Ihsout/IV             tou Galilaiou?
  1038.                                                |
  1039.                                         --------------
  1040.                                         |            |
  1041.                                        tou?      Galilaiou?
  1042. .M:2
  1043.  
  1044.  
  1045. Critique
  1046. .K:             Critique
  1047.  
  1048.        This subsection will compare the Montague gram
  1049. matical approach to other grammatical approaches and 
  1050. attempt to answer the question, "To what extent would a 
  1051. Montague analysis be useful in implementing a machine 
  1052. translation program?"  In the interest of completeness a 
  1053. variety of aspects of the Montague model will be discussed 
  1054. whether or not they are evident from the above data which 
  1055. is necessarily limited. 
  1056.  
  1057.        Montague grammar deals largely with the surface 
  1058. structure.  It does not assume that there is a unique deep 
  1059. structure level.  However, in the case of a syntactic 
  1060. derivation involving the Rule of Quantification it is 
  1061. 40
  1062. possible to have an expression appear somewhere other than 
  1063. its final location.  For instance, a pronoun form can be 
  1064. replaced by a noun phrase from the context outside the 
  1065. sentence.  Therefore, in this sense there seem to be 
  1066. movements and transformations, but these aspects of 
  1067. Montague grammar fall short of the usual surface versus 
  1068. deep structure distinction. 
  1069.  
  1070.        Montague grammar as found in Montague's The Proper 
  1071. Treatment of Quantification in Ordinary English (1974:247-
  1072. 270) has only two primitive symbols.  The symbol t stands 
  1073. for a truth-value expression (declarative sentence).  The 
  1074. symbol e stands for an entity expression or an individual 
  1075. expression.  All the other symbols/categories are built up 
  1076. from these two primitives by mathematical derivations.  
  1077.  
  1078.        The t symbol is commonly associated with a sentence, 
  1079. and the e symbol with a noun phrase.  However, there is 
  1080. also a derived symbol which can represent a noun phrase.  
  1081. That symbol is t/IV, which is abbreviated T, and called a 
  1082. term.  The mathematical derivations of these derived 
  1083. symbols work like fractions in mathematics in the sense 
  1084. that it is possible to reduce these fractions.
  1085.  
  1086.        A thoughtful examination of Table 1 and the sample 
  1087. phrase markers above will reveal some rather troubling 
  1088. 41
  1089. omissions.  For instance, Montague does not include among 
  1090. the basic or derived categories the category of adjective.  
  1091. In addition, articles (quantifiers) are not introduced into 
  1092. sentences by means of categories.  Rather, quantifiers such  
  1093. as every, a, and the are treated as being syncategorimatic, 
  1094. having no category in themselves, but nevertheless appear
  1095. ing as part of other complex expressions.  This idea is a 
  1096. carryover from logical calculi.  
  1097.  
  1098.        The categories of adjective and article are indi
  1099. cated by question marks in the phrase markers.  Such 
  1100. categories are fundamental and necessary in describing a 
  1101. language, not to mention making a machine translation to or 
  1102. from one.  However, this is neither a criticism of Montague 
  1103. nor of his grammar since he does not claim to have produced 
  1104. an exhaustive description of English.  On the contrary, in 
  1105. The Proper Treatment of Quantification in Ordinary English 
  1106. he only claims to deal with "the syntax and semantics of a 
  1107. certain fragment of a certain dialect of English" 
  1108. (1974:247). 
  1109.  
  1110.        Nevertheless, a linguist attempting to describe a 
  1111. language with Montague grammar would almost certainly find 
  1112. it necessary to extend the grammar to include these cate
  1113. gories and possibly others as well.  In fact, Richmond H. 
  1114. Thomason in Some Extensions of Montague Grammar expands 
  1115. 42
  1116. Montague's categories substantially adding categories for 
  1117. adjective, determiner, and others (1976:79). 
  1118.      
  1119.        The rules of Montague grammar do not make reference 
  1120. to grammatical relations such as subject and direct object.  
  1121. References are limited to the primitive symbols and derived 
  1122. categories found in Table 1.  This is analogous to the 
  1123. situation found in Chomsky's Aspects-model of Transforma
  1124. tional Grammar and more modern derivatives of TG such as 
  1125. Government and Binding.  However, it should be noted that 
  1126. David Dowty (1981) has proposed extensions to Montague 
  1127. grammar which make reference to grammatical relations. 
  1128.  
  1129.        On the one hand, the lack of grammatical relations 
  1130. in Montague grammar can hardly be considered a serious 
  1131. shortcoming inasmuch as significant linguistic analysis has 
  1132. been done with all of the Chomsky family of grammatical 
  1133. models, and these models also lack grammatical relations.  
  1134. On the other hand, inclusion of this additional information 
  1135. is bound to be of some significant aid to a person develop
  1136. ing a machine translation program. 
  1137.  
  1138.        It is hard to imagine mechanically transforming the 
  1139. linguistic representation of one language into another when 
  1140. one is unsure which of two noun phrases is the subject and 
  1141. which is the direct object.  Nevertheless, this may not be 
  1142. 43
  1143. a serious handicap in that such a determination can often 
  1144. be made in some languages by examining some parameter such 
  1145. as the position of a constituent in its sentence.  Still, 
  1146. the fact that such a determination might very often have to 
  1147. be made indicates that, for machine translation purposes, 
  1148. Montague grammar could benefit from being augmented in this 
  1149. area. 
  1150.  
  1151.        The rules of Montague grammar are presented in a 
  1152. rigorous mathematical syntax and symbology which is 
  1153. indecipherable to the reader who is unschooled in the 
  1154. mathematics of formal logic.  While this is something 
  1155. of an obstacle to the unmotivated, it is actually highly 
  1156. appealing to one who is writing a machine translation 
  1157. program.  In Montague Grammar and Machine Translation 
  1158. between Thai and English Kurt Godden says, 
  1159. .M:1
  1160. ----L----1----+----2----+----3----+----4----+-T--5----R----6----+----7----+----8
  1161.  
  1162.     MG [Montague grammar] is well-suited to MT [machine 
  1163.     translation] because the mathematical rigor in 
  1164.     an MG fragment makes implementing the grammar 
  1165.     straightforward and also reveals inadequacies as 
  1166.     well as strengths in its tightly-knit structure 
  1167.     (1981:7). 
  1168.  
  1169. .M:2
  1170. L---+----1----+----2----+----3----+----4----+----5T---+---R6----+----7----+----8
  1171.        Montague grammar emphasizes semantics as well as 
  1172. syntax.  This is a definite improvement over the syntax 
  1173. only models of the Chomsky school.  With Montague grammar 
  1174. it is possible to use rules to move from a syntactic 
  1175. derivation (sentence) to its representation in intensional 
  1176. logic (a level of the syntax which is closer to the 
  1177. 44
  1178. semantic interpretation) and back again to the syntactic 
  1179. derivation.  In fact, the latter syntactic derivation does 
  1180. not have to be in the same language!  This is how machine 
  1181. translation is accomplished using Montague grammar; the 
  1182. intensional logic is used as an interlingua.  Godden says, 
  1183. .M:1
  1184. ----L----1----+----2----+----3----+----4----+-T--5----R----6----+----7----+----8
  1185.  
  1186.     ... a tensed intensional logic comprises the 
  1187.     language through which the semantic interpretation 
  1188.     of English is indirectly accomplished, ... the 
  1189.     intensional logic can be used as the interlingua to 
  1190.     map from one language to another (1981:7-8). 
  1191.  
  1192. .M:2
  1193. L---+----1----+----2----+----3----+----4----+----5T---+---R6----+----7----+----8
  1194.        Another point which can be made about the semantics 
  1195. of Montague grammar is that it follows what is called: 
  1196.  
  1197. .M:1
  1198. ----L----1----+----2----+----3----+----4----+-T--5----R----6----+----7----+----8
  1199.     truth functional semantics.  This idea found its 
  1200.     most rigorous statement in the work of Polish 
  1201.     logician Alfred Tarski, who said that to know what 
  1202.     a statement means is to know under what conditions 
  1203.     it would be true.  (Edmondson and Burquest 1991:122) 
  1204.  
  1205. .M:2
  1206. L---+----1----+----2----+----3----+----4----+----5T---+---R6----+----7----+----8
  1207. A translator, on the other hand, could take a much more 
  1208. pragmatic approach to meaning.  For a translator the 
  1209. meaning of a sentence could simply be its translation in 
  1210. the target language.  This may seem like a good example 
  1211. of circular logic inasmuch as it is meaning which a 
  1212. translator is supposed to be translating.  However, for the 
  1213. translator it is sufficient to know that La casa es blanca 
  1214. means The house is white, and it is unnecessary to know 
  1215. under what conditions such a statement might be true.  
  1216. In this regard, therefore, Montague grammar is perhaps 
  1217. 45
  1218. stronger in its handling of semantics than is required 
  1219. to produce a machine translation. 
  1220.  
  1221.        Montague grammar does not purport itself to be a 
  1222. model of English or any other language in the psychological 
  1223. sense.  Rather, Montague is accustomed to dealing with the 
  1224. artificial language of mathematical logic.  Nevertheless, 
  1225. with some extensions Montague grammar can be used to 
  1226. describe a natural language, and in fact, as Godden's work 
  1227. demonstrates, Montague grammar can be used to produce a 
  1228. successful sentence-level machine translation program. 
  1229.  
  1230.  
  1231.                      Relational Grammar
  1232. .K:       Relational Grammar
  1233.  
  1234.        In this section an analysis will be done using 
  1235. Relational Grammar as it is presented in A Survey of 
  1236. Linguistic Theories by Jerold A. Edmondson and Donald A. 
  1237. Burquest (1991:121-131).  The text to be analyzed consists 
  1238. of portions of five verses taken from Matthew chapter 26.  
  1239. Texts with passive verbs were selected in order to illus
  1240. trate the promotional feature of Relational Grammar. 
  1241.  
  1242.  
  1243. 46
  1244. Greek Data With Analysis
  1245. .K:             Greek Data With Analysis
  1246.  
  1247. .M:1
  1248.  3)  sunhxqhsan      oi       arxiereij
  1249.      were assembled  the      chief priests
  1250.      V-Aor-Pass      Def-Art  N-Nom
  1251.      Ind-3P          Masc-P   Masc-P
  1252.  
  1253.      Pred            [       Subj         ]
  1254.  
  1255.      The chief priests were assembled.
  1256.  
  1257.  
  1258. 24)  o           ui
  1259. o
  1260. j   tou        anqrwpou   paradidotai
  1261.      the         Son    the        of man     is betrayed
  1262.      Def-Art     N-Nom  Def-Art    N-Gen      V-Pres-Pass
  1263.      Nom-Masc-S  Masc-S Gen-Masc-S Masc-S     Ind-3S
  1264.    
  1265.      [               Subj                  ]  Pred
  1266.  
  1267.      The Son of man is betrayed.
  1268.  
  1269.  
  1270. 31A) umeij   skandalisqhsesqe   en   emo
  1271. i
  1272. 
  1273.      you     will be offended   in   Me
  1274.      Pro-Nom V-Fut-Pass         Prep Pro-Dat
  1275.      2P      Ind-2P             Dat  1S
  1276.  
  1277.      Subj    Pred               [    Cho   ]
  1278.  
  1279.      You will be offended in Me.
  1280.  
  1281.  
  1282. 31B) diaskorpisqhsontai  t
  1283. a
  1284.          probata
  1285.      will be scattered   the        sheep   
  1286.      V-Fut-Pass          Def-Art    N-Nom
  1287.      Ind-3P              Nom-Neu-P  Neu-P
  1288.  
  1289.      Pred                [      Subj      ]
  1290.  
  1291.      The sheep will be scattered.
  1292.  
  1293.  
  1294. 54)  plhrwqwsin        ai         grafa
  1295. i
  1296. 
  1297.      can be fulfilled  the        scriptures   
  1298.      V-Aor-Pass        Def-Art    N-Nom
  1299.      Subj-3P           Nom-Fem-P  Fem-P
  1300.  
  1301.      Pred              [       Subj        ]
  1302.  
  1303.      The scriptures can be fulfilled.
  1304.  
  1305.  
  1306.  
  1307.  
  1308. 47
  1309. Summary Of Grammatical Tags
  1310. .K:             Summary Of Grammatical Tags
  1311.  
  1312.  
  1313.   3)  Pred  Subj
  1314.  24)  Subj  Pred
  1315. 31A)  Subj  Pred  Cho
  1316. 31B)  Pred  Subj
  1317.  54)  Pred  Subj
  1318.  
  1319.  
  1320.  
  1321.  
  1322. Sample Stratal Diagrams
  1323. .K:             Sample Stratal Diagrams
  1324.  
  1325.  
  1326.                   ___________________________
  1327.  3)               |                         |
  1328.                 P |                       2 |
  1329.              -----|-------------------------|-----
  1330.                   |                         |
  1331.                 P |                       1 |
  1332.              -----|-------------------------|-----
  1333.                   |                         |
  1334.                   |                         |
  1335.               sunhxqhsan              oi  arxiereij
  1336.               were assembled          the chief priests
  1337.  
  1338.  
  1339.  
  1340.                   ___________________________
  1341. 24)               |                         |
  1342.                 2 |                       P |
  1343.              -----|-------------------------|-----
  1344.                   |                         |
  1345.                 1 |                       P |
  1346.              -----|-------------------------|-----
  1347.                   |                         |
  1348.                   |                         |
  1349.          o   ui
  1350. o
  1351. j tou anqrwpou          paradidotai
  1352.          the Son  the of man            is betrayed
  1353.  
  1354.  
  1355.  
  1356. 48
  1357.            ____________________________________
  1358. 31A)       |               |                  |
  1359.          2 |              P|                1 |
  1360.       -----|---------------|------------------|-----
  1361.            |               |                  |
  1362.          1 |              P|              Cho |
  1363.       -----|---------------|------------------|-----
  1364.            |               |                  |
  1365.            |               |                  |
  1366.          umeij      skandalisqhsesqe       en emo
  1367. i
  1368. 
  1369.          you        will be offended       in Me
  1370. .M:2
  1371.  
  1372.  
  1373. Critique
  1374. .K:             Critique
  1375.  
  1376.        This subsection will compare and contrast Relational 
  1377. Grammar with other grammatical theories.  In the interest 
  1378. of completeness a variety of aspects of Relational Grammar 
  1379. will be discussed regardless of whether they are evident 
  1380. from the data above.  This section will also attempt to 
  1381. answer the question, "To what degree would a Relational 
  1382. analysis be useful in implementing a machine translation 
  1383. program?" 
  1384.  
  1385.        Relational Grammar, as its name implies, concerns 
  1386. itself with grammatical relations.  It does not deal with 
  1387. lower level phenomena such as phonology or morphology, nor 
  1388. does it concern itself with semantics or the analysis of 
  1389. discourse.  The relations which this grammar deals with 
  1390. are: the predicate, the subject, the direct object, the 
  1391. indirect object, and chomeur which is a French word for 
  1392. 49
  1393. 'unemployed'.  In the stratal diagrams of Relational 
  1394. Grammar these relations are abbreviated:  P, 1, 2, 3, and 
  1395. Cho respectively.  Relational Grammar does not distinguish 
  1396. between the oblique relations such as location, path, 
  1397. instrument, and possessor; these relations as well as those 
  1398. of predicate and chomeur are considered to be non-terms in 
  1399. Relational Grammar.   Non-terms are of little interest 
  1400. because they seem to have little bearing on changes of 
  1401. grammatical relations.  This is not to say that non-terms 
  1402. are linguistically unimportant, but only that their 
  1403. functions are not in focus in Relational Grammar. 
  1404.  
  1405.        The grammatical relations: subject, direct object, 
  1406. and indirect object are numbered because the subject 
  1407. grammatical relation is considered to be of higher rank 
  1408. than either the direct object or the indirect object.  
  1409. Similarly, the direct object is of higher rank than the 
  1410. indirect object.  The chomeur grammatical relation has the 
  1411. lowest possible rank, while the predicate grammatical 
  1412. relation is not given a rank since its rank does not 
  1413. change. 
  1414.  
  1415.        Of primary interest to the relational grammarian are 
  1416. promotions and demotions of grammatical constituents to 
  1417. relations of higher or lower order.  Such a promotion can 
  1418. be seen in the English passive where a direct object 
  1419. 50
  1420. constituent of a sentence is promoted to the subject 
  1421. relation.  From the perspective of Relational Grammar this 
  1422. is what happens in the generation of a passive sentence 
  1423. such as: 
  1424.  
  1425. .M:1
  1426.      Active
  1427.        1      P      2
  1428.      John    hit    Bill.
  1429.  
  1430.      Passive
  1431.        1        P         Cho
  1432.      Bill    was hit    by John.
  1433. .M:2
  1434.  
  1435.        From the point of view of Relational Grammar the 
  1436. active form of the sentence in the example above is con
  1437. sidered to be of a higher stratum.  The passive form of the 
  1438. sentence is considered to be of a lower stratum--having 
  1439. been derived from the form in the higher stratal level by 
  1440. the mechanism of 2 to 1 advancement.  Thus Relational 
  1441. Grammar "assumes that various syntactic strata exist in 
  1442. the clause" (Edmondson and Burquest 1991:167). 
  1443.  
  1444.        These syntactic strata are illustrated by the 
  1445. stratal diagrams given above.  In the diagrams the strata 
  1446. are separated by horizontal lines, and the grammatical 
  1447. relations for each stratal level are indicated above those 
  1448. lines.  The earliest stratum is at the top of each diagram, 
  1449. and the final stratum is at the bottom.  The syntactic 
  1450. 51
  1451. constituents corresponding to each grammatical relation are 
  1452. found at the bottoms of the vertical lines. 
  1453.  
  1454.        In the final level of the stratal diagram for the 
  1455. Greek verse (31A) above the reader will find the Greek 
  1456. equivalent of the following passive sentence: 
  1457.  
  1458. .M:1
  1459.             1            P              Cho
  1460.      (31A) You    will be offended     in Me.
  1461. .M:2
  1462.  
  1463. Notice that in the next higher stratal level in Me has the 
  1464. subject or 1 grammatical relation, and You has the direct 
  1465. object or 2 relation.  From the point of view of Relational 
  1466. Grammar the active form of the sentence has undergone a 2 
  1467. to 1 promotion creating the passive form of the sentence.  
  1468. Since the former subject of the sentence can no longer 
  1469. occupy the 1 position, it moves to chomeur. 
  1470.  
  1471.        In English such a transformation from the active 
  1472. form of a sentence to its passive form would be indicated 
  1473. by word order.  However, in Greek word order is used 
  1474. primarily to place emphasis on certain constituents, and 
  1475. has no bearing on the active versus passive status of a 
  1476. sentence.  In Greek, changes in case markings serve the 
  1477. same function that word order does in English.  Thus (31A) 
  1478. en emoi 'in Me' is expressed in one of the oblique cases 
  1479. (dative case) while its grammatical relation is chomeur.  
  1480. 52
  1481. However, were the sentence in its active form, en emoi 
  1482. could not be used; some form in the nominative case could 
  1483. be used, or the subject could simply be expressed via verb 
  1484. conjugation.  Also, the subject umeij 'you' would have to 
  1485. be expressed in the accusative, and the verb form used in 
  1486. the active would have to be different since Greek has 
  1487. different forms for active and passive verbs.  Regardless 
  1488. of the lexical selections made in the process, the basic 
  1489. word order could remain unchanged. 
  1490.  
  1491.        Other languages allow both promotion (passives) and 
  1492. demotion (antipassives and inversions).  In the antipassive 
  1493. the subject of a sentence is said to retreat to the direct 
  1494. object relationship.  This retreat forces the original 
  1495. direct object into a chomeur relationship.  Finally, the 
  1496. direct object is said to re-advance to the subject position 
  1497. by virtue of the Final-1 Law of Relational Grammar.  The 
  1498. Final-1 Law says that there must be a 1 (subject) in the 
  1499. final stratum of a sentence's stratal diagram.  For 
  1500. examples of the antipassive in Choctaw and Eskimo see 
  1501. Edmondson and Burquest (1991:159-160). 
  1502.  
  1503.        The rules of Relational Grammar do not produce a 
  1504. constituent structure such as those produced in Trans
  1505. formational Grammar.   Only networks of grammatical rela
  1506. tions are produced.  However, these grammatical relations 
  1507. 53
  1508. are themselves lacking in Transformational Grammar.  There
  1509. fore, it would seem that the two systems of grammatical 
  1510. analysis are to some degree complementary--Transformational 
  1511. Grammar being strong in dealing with constituents, and 
  1512. Relational Grammar strong in dealing with grammatical 
  1513. relations.  Next, it should also be pointed out that 
  1514. Relational Grammar lacks the generative component that 
  1515. Transformational Grammar has.  Finally, it should be noted 
  1516. that Relational Grammar concerns itself more with universal 
  1517. principles than with the specifics of any given language. 
  1518.  
  1519.        For purposes of producing a machine translation 
  1520. program Relational Grammar has something to offer that 
  1521. Transformational Grammar does not--namely grammatical 
  1522. relations.   However, Relational Grammar lacks a semantic 
  1523. component as well as generative and transformational 
  1524. components, both of which would be of great usefulness in 
  1525. the construction of a machine translation program.  Then 
  1526. again, even Transformational Grammar lacks transformations 
  1527. from one language to another, but it would seem that in 
  1528. order to construct rules for such transformations it would 
  1529. be necessary to take grammatical relations into account.  
  1530. Therefore, both Relational Grammar and Transformational 
  1531. Grammar have things to offer in the development of a 
  1532. machine translation program, but even when these aspects 
  1533. of the two grammars are combined, the semantic component 
  1534. 54
  1535. and the necessary language-to-language transformational 
  1536. component are still lacking. 
  1537.  
  1538.  
  1539.                  Role And Reference Grammar
  1540. .K:       Role And Reference Grammar
  1541.  
  1542.        In this section an analysis will be done using 
  1543. Role and Reference Grammar (RRG) as it is presented in A 
  1544. Survey of Linguistic Theories by Jerold A. Edmondson and 
  1545. Donald A. Burquest (1991:146-152).  The text to be analyzed 
  1546. consists of portions of five verses taken from Matthew 
  1547. chapter 26.  The texts were selected with the goal of 
  1548. clarity and simplicity of the analysis in mind. 
  1549.  
  1550.  
  1551. Greek Data With Analysis
  1552. .K:             Greek Data With Analysis
  1553.  
  1554. .M:1
  1555. 55) kaq   hmeran  en   tw        ierw    ekaqezomhn
  1556.     With  day     in   the       temple  I sat      
  1557.     Prep  N-Acc   Prep Def-Art   Adj-Dat V-Impf-M/P
  1558.     Acc   Fem-S   Dat  Dat-Neu-S Neu-S   Ind-1S
  1559.   
  1560.     [ Prep Asgn ] [      Prep Asgn     ] [Act/Pred ]
  1561.  
  1562.     Every day I sat in the temple.
  1563.  
  1564.  
  1565. 58) o          Petroj hkolouqei  autw    ap
  1566. o
  1567.  makroqen
  1568.     The        Peter  followed   Him     from  afar
  1569.     Def-Art    N-Nom  V-Impf     Pro-Dat Prep  Adv
  1570.     Nom-Masc-S Masc-S Act-Ind-3S Masc-3S Gen  
  1571.  
  1572.     [     Act       ] [  Pred  ] [ Und ] [ Prep Asgn  ]
  1573.  
  1574.     Peter followed Him from afar.
  1575.  
  1576.  
  1577. 55
  1578. 61) dunamai    katalusai
  1579.     I am able  to destroy 
  1580.     V-Pres     V-Aor-Act  
  1581.     M/P-Ind-1S Inf        
  1582.  
  1583.     [     Act/Pred      ] 
  1584.  
  1585.     t
  1586. o
  1587. n        na
  1588. o
  1589. n   tou        qeou
  1590.     the        shrine of the     God    
  1591.     Def-Art    N-Acc  Def-Art    N-Gen
  1592.     Acc-Masc-S Masc-S Gen-Masc-S Masc-S
  1593.  
  1594.     [             Und                 ]
  1595.  
  1596.     I am able to destroy the temple of God.
  1597.  
  1598.  
  1599. 64) ap   arti  oyesqe
  1600.     from now   you will see
  1601.     Prep Adv   V-Fut-Mid   
  1602.     Gen        Ind-2P      
  1603.  
  1604.     [Prep Asgn ] [ Act/Pred ]
  1605.  
  1606.     t
  1607. o
  1608. n        ui
  1609. o
  1610. n   tou        anqrwpou
  1611.     the        Son    of the     Man      
  1612.     Def-Art    N-Acc  Def-Art    N-Gen
  1613.     Acc-Masc-S Masc-S Gen-Masc-S Masc-S
  1614.  
  1615.     [               Und                  ]
  1616.  
  1617.     From now on you will see the Son of Man.
  1618.  
  1619.  
  1620. 65) o          arxiere
  1621. u
  1622. j   dierrhcen
  1623.     the        high priest tore      
  1624.     Def-Art    N-Nom       V-Aor-Act 
  1625.     Nom-Masc-S Masc-S      Ind-3S    
  1626.  
  1627.     [        Act         ] [  Pred ] 
  1628.  
  1629.     t
  1630. a
  1631.         imatia   autou
  1632.     the       garments of him 
  1633.     Def-Art   N-Acc    Pro-Gen
  1634.     Acc-Neu-P Neu-P    Masc-3S
  1635.  
  1636.     [          Und           ]
  1637.  
  1638.     The high priest tore his garments.
  1639.  
  1640.  
  1641.  
  1642.  
  1643. 56
  1644. Summary Of Grammatical Tags
  1645. .K:             Summary Of Grammatical Tags
  1646.  
  1647.  
  1648. 55) Prep Asgn  Prep Asgn       Act/Pred 
  1649.  
  1650. 58)                       Act      Pred  Und  Prep Asgn  
  1651.  
  1652. 61)                            Act/Pred  Und   
  1653.  
  1654. 64)            Prep Asgn       Act/Pred  Und
  1655.  
  1656. 65)                       Act      Pred  Und 
  1657.  
  1658.  
  1659.  
  1660.  
  1661. Sample Clause Mapping
  1662. .K:             Sample Clause Mapping
  1663.  
  1664.  
  1665. 58)
  1666.  
  1667. Synthetic 
  1668. Structure
  1669.   op[c[o   Petroj n[hkolouqei]n  autw]c ap
  1670. o
  1671.   makroqen]op
  1672.        The Peter    followed     Him    from afar
  1673.            |          |           |           |
  1674.            |          |           |           |
  1675. Syntactic  |          |           |           |
  1676. Status:    |          |           |           |
  1677.            |          |           |           |
  1678.            |          |           |           |
  1679.           Act        Pred        Und      Prep Asgn
  1680.            |          |           |           |
  1681.            |          |           |           |
  1682. Semantic   |          |           |           |
  1683. Roles:     |          |           |           |
  1684.            |          |           |           |
  1685.            |          |           |           |
  1686.            Ag        Pred         Go         Loc
  1687.            |          |            |          | 
  1688.            |          |            |          | 
  1689. Logical    |          |            |          |               
  1690. Structure: |          |            |          |
  1691.            |          |            |          |
  1692.        -----          ------       -------    ---------
  1693.        |                   |             |            |
  1694.        |                   |             |            |
  1695.        |                   |             |            |
  1696. [DO (Peter, [do (Peter, follow' (Peter, Him))])] [from afar]
  1697. .M:2
  1698.  
  1699.  
  1700. 57
  1701. Distinctives Of Role And Reference Grammar
  1702. .K:             Distinctives Of Role And Reference Grammar
  1703.  
  1704.        This subsection will compare and contrast Role and 
  1705. Reference Grammar with other grammatical theories.  In the 
  1706. interest of completeness a variety of aspects of Role and 
  1707. Reference Grammar will be discussed regardless of whether 
  1708. they are evident from the data above.  This section will 
  1709. also attempt to answer the question, "To what degree would 
  1710. a Role and Reference analysis be useful in implementing a 
  1711. machine translation program?" 
  1712.  
  1713.        Role and Reference Grammar, as its name implies, 
  1714. concerns itself with "the interaction of role (semantic) 
  1715. and referential (pragmatic) factors in grammatical systems" 
  1716. (Foley and Van Valin 1984:16).  This is a decidedly broader 
  1717. view of grammar than that taken by the generative trans
  1718. formational family of grammatical theories.  Role and 
  1719. Reference Grammar distinguishes itself from the generative 
  1720. transformational tradition in that RRG takes a more func
  1721. tional approach to grammar rather than a strictly formal 
  1722. approach. 
  1723.  
  1724.        The formal approach to grammar views language as 
  1725. structure.  Thus from a formalist's point of view a lan
  1726. guage has been described when its structure has been 
  1727. described.  The formalist's structural description of a 
  1728. 58
  1729. language would include: (1) a description of its phonology, 
  1730. (2) a description of its morphology, (3) a description of 
  1731. its syntax, and (4) a restricted definition of the meaning 
  1732. of a sentence as derived from its constituents and their 
  1733. configuration.  Foley and Van Valin say that when a struc
  1734. tural approach to language is followed "'language', as a 
  1735. general concept, is in effect reduced to 'grammar', and 
  1736. accordingly linguistics, the study of language, is reduced 
  1737. to the study of grammar" (1984:3). 
  1738.  
  1739.        Linguists adhering to a functional approach to 
  1740. grammar believe that "language must be studied in relation 
  1741. to its role in human communication" (Foley and Van Valin 
  1742. 1984:7).  The role which language plays in human commu
  1743. nication is what is referred to above as the referential or 
  1744. pragmatic factor of grammatical systems.   "Language is 
  1745. thus viewed as a system of human communication, rather than 
  1746. as an infinite set of structural descriptions of sentences" 
  1747. (Foley and Van Valin 1984:7).  Furthermore, Foley and Van 
  1748. Valin contend that "an understanding of language structure 
  1749. requires an understanding of the functions language can 
  1750. serve, communication being the primary one" (1984:9). 
  1751.  
  1752.        Functionalists will also point out that there is 
  1753. more to linguistic competence than just grammatical compe
  1754. tence.  Linguistic competence is more than just the ability 
  1755. 59
  1756. to generate correct sentences; groups of sentences must be 
  1757. correctly generated as well.  Speakers of a language have a 
  1758. sense of whether or not a series of sentences properly 
  1759. conveys concepts or relationships relevant to the context.  
  1760. If the series communicates concepts which seem logical and 
  1761. reasonable in a given context then it is said to constitute 
  1762. a text.  Thus, a part of linguistic competence is textual 
  1763. or discourse competence.  Such competence "explicitly 
  1764. involves both linguistic and social knowledge" (Foley 
  1765. and Van Valin 1984:11). 
  1766.  
  1767.        Additionally, functionalists take an entirely 
  1768. different view of linguistic universals.  A formalist looks 
  1769. for universals among the rules and principles which govern 
  1770. the generation of sentences in the world's languages.  A 
  1771. functionalist, on the other hand, looks at entire systems 
  1772. of human communication, and for each system asks how each 
  1773. whole system is the same or different.  The functionalist 
  1774. is looking for more than just morphosyntactic universals.  
  1775. The functionalist is also looking for discourse universals 
  1776. and sociolinguistic universals.  Foley and Van Valin say 
  1777. that discourse and sociolinguistic universals interact with 
  1778. morphosyntactic universals "yielding universals concerning 
  1779. the interplay of form and (communicative) function in human 
  1780. language" (1984:12). 
  1781.  
  1782. 60
  1783.        Finally, Foley and Van Valin say that a function
  1784. alist views a system of communication as consisting of: 
  1785.  
  1786. .M:1
  1787. ----L----1----+----2----+----3----+----4----+-T--5----R----6----+----7----+----8
  1788.     (1) a system of verbal semantics and argument
  1789.         functions; 
  1790.     (2) a morphosyntactic system;
  1791.     (3) a pragmatic system including notions such
  1792.         as illocutionary force, presupposition,
  1793.         topicality, and definiteness; and 
  1794.     (4) a system of social norms governing different
  1795.         kinds of speech events and activities (1984:14).
  1796. .M:2
  1797. L---+----1----+----2----+----3----+----4----+----5T---+---R6----+----7----+----8
  1798.  
  1799. A functionalist is concerned with the components of each of 
  1800. these four systems and how they contrast, combine, and 
  1801. interact. 
  1802.  
  1803.  
  1804. Description Of Role And Reference Grammar
  1805. .K:             Description Of Role And Reference Grammar
  1806.  
  1807.        Role and Reference Grammar proposes only two levels 
  1808. of grammatical analysis: "a semantic 'logical structure' in 
  1809. which the predicate of a clause and its arguments are 
  1810. represented, and the actual morphosyntactic form of the 
  1811. utterance" (Foley and Van Valin 1984:15).  At the syntactic 
  1812. level two relations are posited: actor and undergoer.  
  1813. These syntactic relations map into semantic roles such as 
  1814. agent and patient at the semantic level.  In fact there is 
  1815. a hierarchy of such semantic roles such that the syntactic 
  1816. relation of actor is most likely to be realized first as 
  1817. agent, then as effector, then as locative, and so on.  The 
  1818. 61
  1819. hierarchy is simply reversed for the syntactic relation of 
  1820. undergoer (Edmondson and Burquest 1991:147). 
  1821.  
  1822.        Role and Reference Grammar also employs a scheme of 
  1823. lexical decomposition which provides a mechanism for 
  1824. classifying verbs.  This scheme is implemented by means 
  1825. of: "semantic predicates, operators, and connectives" 
  1826. (Edmondson and Burquest 1991:148).  With this scheme (which 
  1827. is similar to Stratificational Grammar but with fewer 
  1828. strata) it is possible to represent diagrammatically the 
  1829. various semantic interpretations of a sentence.  These 
  1830. semantic interpretations can then be mapped back into their 
  1831. morphosyntactic or surface forms.  Such a mapping provides 
  1832. a visual representation of the difference in meaning 
  1833. between sentences which are only subtly different, such as 
  1834. the active and passive realizations of a single semantic 
  1835. interpretation.  
  1836.  
  1837.        Role and Reference Grammar divides the morpho
  1838. syntactic representation of a sentence into several layers: 
  1839. (1) the nucleus which is the predicate, (2) the core which 
  1840. consists of the arguments of the predicate, and (3) the 
  1841. inner and outer periphery which is defined as any other 
  1842. arguments which are optional but not required by the 
  1843. predicate.  The inner periphery consists of those periph
  1844. 62
  1845. eral arguments which are coded in the verb; the outer 
  1846. periphery encompasses any other peripheral arguments. 
  1847.  
  1848.  
  1849. Discussion Of The Analysis
  1850. .K:             Discussion Of The Analysis
  1851.  
  1852.        The sample clause mapping following the Greek data 
  1853. above will serve to illustrate the analytical technique of 
  1854. Role and Reference Grammar.  At the top of the mapping is 
  1855. the Greek text for the portion of verse (58) which is being 
  1856. analyzed.  The text is divided into three sections using 
  1857. square brackets.  The innermost section is the nucleus.  
  1858. Surrounding the nucleus is the core, and the outermost 
  1859. division is the outer periphery.  The nucleus contains the 
  1860. predicate.  The core contains arguments of the predicate; 
  1861. i.e. subject, direct object, and indirect object.  The 
  1862. periphery contains other arguments of the clause; i.e. 
  1863. prepositional phrases.  Inner and outer peripheries are 
  1864. distinguished by whether or not their arguments are tied 
  1865. to the predicate.  
  1866.  
  1867.        The syntactic status of each constituent is indi
  1868. cated below the clause.  Of particular interest in Role and 
  1869. Reference Grammar are the syntactic relations of actor and 
  1870. undergoer.  These syntactic relations are mapped into a 
  1871. number of semantic roles.  In this case the actor is mapped 
  1872. 63
  1873. into the semantic role of agent, and the undergoer is 
  1874. mapped into the semantic role of goal.  The constituent 
  1875. identified syntactically as prepositional assignment maps 
  1876. into the semantic role of locative.  This last constituent 
  1877. is of less interest because it is optional and not repre
  1878. sented in the logical structure of the predicate. 
  1879.  
  1880.        Beneath the semantic roles is the logical structure 
  1881. of the clause.  The predicate follow' is marked with an 
  1882. apostrophe to indicate that it is a stative verb.  (In Role 
  1883. and Reference Grammar all predicates are represented as 
  1884. stative verbs.  An exception to this rule is the group of 
  1885. predicates which also function as abstract operators; 
  1886. i.e. DO, BECOME, and CAUSE.)  The predicate follow' is 
  1887. transitive and thus takes a subject Peter and a direct 
  1888. object Him as its arguments.  The function of the innermost 
  1889. do (abstract operator/predicate) is to transform the 
  1890. predicate follow' from a state to an activity.  (The 
  1891. predicate do takes two arguments: an agent, and a predicate 
  1892. which may have arguments of its own.)  This innermost do 
  1893. has as its arguments Peter (agent) and follow' (predicate) 
  1894. with its arguments.  The outermost DO has as its arguments 
  1895. Peter (agent) and the abstract operator/predicate do with 
  1896. its arguments.  This outermost DO serves to transform the 
  1897. core of the logical structure from a non-volitional to a 
  1898. volitional activity.  (It is customary to write the DO 
  1899. 64
  1900. which performs this function with capital letters.)  The 
  1901. locative, as part of the outer periphery, is an optional 
  1902. clause constituent, and is not represented in the logical 
  1903. structure of the verb.  For this reason it is isolated from 
  1904. the core. 
  1905.  
  1906.  
  1907. Relevance To Machine Translation
  1908. .K:             Relevance To Machine Translation
  1909.  
  1910.        Role and Reference Grammar lacks grammatical rela
  1911. tions; i.e. subject, direct object, etc.  As a practical 
  1912. matter, a machine translation program needs to keep track 
  1913. of grammatical relations because these are what determine 
  1914. such things as inflections for case (if any) in the surface 
  1915. representation of the translated text.  However, this does 
  1916. not seem to be a serious drawback in that there is nothing 
  1917. inherent in Role and Reference Grammar which would prohibit 
  1918. the incorporation of grammatical relations into the scheme. 
  1919.  
  1920.        Role and Reference Grammar does not concern itself 
  1921. with constituency.  This is not to imply that phrasal 
  1922. constituents are unimportant, but only that RRG does not 
  1923. focus on these.  While a machine translation program must 
  1924. concern itself with all levels of constituents, there seems 
  1925. to be no reason why this level of analysis could not be 
  1926. incorporated into an augmented Role and Reference Grammar. 
  1927.  
  1928. 65
  1929.        Role and Reference Grammar does concern itself with 
  1930. the logical structure of of a clause.  Role and Reference 
  1931. Grammar's definition of a clause's logical structure goes a 
  1932. long way towards being a semantic representation of the 
  1933. clause.  Such a semantic representation is the deep 
  1934. structure or interlingua that serves as a machine trans
  1935. lation program's bridge between languages.  However, the 
  1936. formal description of RRG's logical structure is incomplete 
  1937. at present.  For instance, the arguments of only a handful 
  1938. of predicates have been defined, and there is no formal 
  1939. mechanism tying the outer periphery to the core.  Further
  1940. more, the mappings of surface level constituents to seman
  1941. tic level constituents is only represented schematically; 
  1942. there are no formal rules representing these relationships.  
  1943. However, there seem to be no flaws in the RRG definition of 
  1944. logical structure to the extent that it has been developed.  
  1945. For this reason it is plausible that it could be further 
  1946. developed and augmented to serve as a very practical 
  1947. component of a machine translation program. 
  1948.  
  1949.        In summary, Role and Reference Grammar lacks some of 
  1950. the features which would make it a practical tool for use 
  1951. in developing a machine translation program.  However, none 
  1952. of these deficiencies are inherent.  Furthermore, RRG's 
  1953. definition of the logical structure of a clause, while not 
  1954. fully developed, makes it a very attractive prospect for 
  1955. 66
  1956. further development and subsequent use in developing a 
  1957. machine translation program.
  1958.  
  1959.  
  1960.                          Conclusion
  1961. .K:       Conclusion
  1962.  
  1963.        In this chapter five different approaches to sen
  1964. tence level grammatical analysis have been explored and 
  1965. evaluated.  Each was found to have something to contribute 
  1966. to the successful implementation of a machine translation 
  1967. program.  Yet, none was found to be completely sufficient 
  1968. in this regard.  In the next chapter a method of analyzing 
  1969. spans of text larger than a sentence (Semantic Structure 
  1970. Analysis) will be examined and evaluated with regard to its 
  1971. potential contribution to the implementation of a machine 
  1972. translation program.  In the final chapter an actual 
  1973. machine translation program is described.  It will be 
  1974. apparent at that point that features from each of the five 
  1975. sentence level approaches to grammatical analysis as well 
  1976. as features from a Semantic Structure Analysis have been 
  1977. incorporated into the program.
  1978. 
  1979.