Translation of null subjects of a literary text by DeepL into pro-drop and non-pro-drop Romance languages
Abstract Since Chomsky published his Principles and Parameters Theory (1981), where he proposes several linguistic parameters, one of the most studied has been the so-called pro-drop Parameter or Null Subject Parameter, which describes the languages that admit sentences with the presence or elision of the personal pronoun or subject versus languages which oblige the inclusion of the express subject (non-pro-drop languages). However, the non-obligatory nature of the lexical subject will only be given in the case where the information it must provide is given by another sentence element, which is usually the verbal inflection (Chomsky, 1981; Rizzi, 1982). According to the Morphological Uniformity Hypothesis (MUH) (Jaeggli and Safir, 1989), the reason why a language is pro-drop or non-pro-drop is based on the fact that the language is uniform in its verbal inflection. Pro-drop languages include most Romance languages, with French being an exception (Dryer, 2013). The gender of these elliptical subjects (he-she, etc.), however, is left in suspense and is deduced only from the context, not from the sentence itself. This represents an obstacle for neural machine translation (NMT), which often analyzes the sentence as a unit. In the present work we are going to analyze the treatment that DeepL, a free program for NMT, gives to the null subjects from Spanish into two Romance languages: French and Italian, being the first a non-pro-drop language and the second a pro-drop language. For this purpose, we have analyzed the first chapter of the book «The City and the Dogs» by the Nobel Prize winner Mario Vargas Llosa. This analysis, divided into cases of null subjects/pronouns in nominal syntagm (NS) and in verbal syntagm (VS), will allow users of this program to be aware of the errors it makes in cases of null subject ambiguity and, therefore, to better understand how the program works.
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