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This paper proposes an annotating scheme that encodes honorifics (respectful words). Honorifics are used extensively in Japanese, reflecting the social relationship (e.g. social ranks and age) of the referents. This referential information is vital for resolving zero
pronouns and improving machine translation outputs. Annotating honorifics is a complex task that involves identifying a predicate with honorifics, assigning ranks to referents of the
predicate, calibrating the ranks, and connecting referents with their predicates.
Seit der zweiten Hälfte des letzten Jahrhunderts zieht die Übersetzung im Fremdsprachenunterricht (FSU) das Interesse der Fremdsprachendidaktiker auf sich. In den anhaltenden Diskussionen über den Stellenwert der Übersetzung im FSU bestehen aber immer noch verschiedene Meinungen. Die Meinungsverschiedenheiten beruhen vor allem auf diversen miteinander konkurrierenden Lerntheorien und damit auch auf unterschiedlichen methodischen Prinzipien. Im Zusammenhang mit den herrschenden didaktischen Richtungen und mit den unterschiedlichen Lernzielen, die im Fremdsprachenunterricht verfolgt werden können, wird auch die Übersetzung unter mehreren Gesichtspunkten betrachtet und bewertet. Hinsichtlich der Funktion der Übersetzung ist es inzwischen üblich geworden, zwischen zwei Verwendungsweisen zu unterscheiden: Einerseits wird die Übersetzung als ein methodisches Mittel zur Festigung, Erweiterung und Prüfung sprachlicher Fertigkeiten angewendet, andererseits ist sie als eine eigene Fertigkeit selbst ein Übungs- und Unterrichtsziel.
The Deep Linguistic Processing with HPSG Initiative (DELH-IN) provides the infrastructure needed to produce open-source semantic transfer-based machine translation systems. We have made available a prototype Japanese-English machine translation system built from existing resources include parsers, generators, bidirectional grammars and a transfer engine.