Перевод и переводчики

Процесс пошел вполне бодро. В прошлом веке десятки лет сражались за всеохватывающий алгоритм, основанный на базе правил. В конце века пытались научить алгоритмы «понимать текст».

***

Небольшой «отвлекунчик» :)

Хотя даже научиться распознавать текст из графики – тоже было нелегко. Всех опередили отечественные программеры. За свежий отечественный FineReader 2.0 я не пожалел когда-то отдать $200. Это понадобилось для компиляции нового справочного пособия из нескольких источников, необходимо было распознать самый большой из них -- на 600 страниц. FineReader, как мировой лидер в сфере распознавания текстов, включался в состав пакета поставки для множества импортных сканеров.

На этом сильно выросла компания ABBY, широко известная, как создатель словарей. Недавно я стал пользовать еще и ABBY Lingvo Live (словари с примерами из литературы, с произношением для отдельных слов), https://www.lingvolive.com. Кстати, они упорно грызут технологию Compreno по оригинальной концепции https://www.lingvolive.com/ru-ru/community/posts/960482

“На ее основе уже реализован интеллектуальный поиск, то есть поиск по смыслу, а не по ключевым словам. Сейчас ABBYY активно работает над созданием нового переводчика, который пока не получил официального названия.”

При этом концепция «смысл-текст» разрабатывается десятки лет. Вот пример:

Действующая модель языка «Смысл <=> Текст - Иппи РАН http://iitp.ru/ru/researchlabs/921.htm

Правда, нельзя сказать, что воз и ныне там. Созданы версии English ↔ Russian. Но реальной коммерческой, популярной версии нет. Выловить смысл из текста алгоритмически – не всегда реально. Есть и вполне теоретическое обоснование отсутствия такой возможности, например, в статье «Языковые парадоксы» http://www.uis.kiev.ua/~_xyz/paradox.html. ведь контекст, для пишущего и читающего всегда разный. Он связан с жизненным опытом итп.

***

В начале века бурный рост Интернет и вычислительных мощностей позволил, «ограничив начальные условия задачи машинного перевода, навалиться на нее массой», за счет гигантских корпусов параллельных текстов. А многозначность лексики/грамматики всегда было возможно разрешать в интерактиве. В захлестывающем потоке текстовой информации очевидно также стоит сужать предметную область, как например, делалось и в системе Кант, упомянутой в первом посте.

Вот и появились системы, использующие все эти факторы. Так работает WIPO Translate, упомянутый во втором посте. Не без «нейрочудес», конечно. Результаты получаются вполне сносные, а уж тренируется «нейрочудо» с дикой скоростью. Знаем уже по АльфаГо. Конечно, в сервис WIPO Translate вложены средства не частных компаний, а из фонда Всемирной организации интеллектуальной собственности, действующей под эгидой ООН. Ну и спасибо им, сервис общедоступен.

Тренд в сфере машинного перевода явный – блок клиенто-ориентированного машинного перевода, интегрированный с памятью переводов (базы паралельных текстов по ограниченной тематике) + нейронные сети + обучение на текстах клиента + использование облачной среды.

Это, так называемый Customized Machine Translation, несколько компаний объявляют себя лидерами в этой области.

Наиболее показательный пример : KantanMT (https://www.kantanmt.com/overview-build.php) с версиями для отдельных отраслей, в том числе, автомобильной, электронной, софтверной.

Есть демо, но за "реально пощупать" придется платить.

PS Еще по теме:

Машинный перевод http://ai-news.ru/mashinnyj_perevod.html

Как работает нейронный машинный перевод? https://habrahabr.ru/company/lokalise/blog/334342/

На современном этапе

Cервис интерактивного перевода WIPO Translate (World Intellectual Property Organization, Всемирная организация интеллектуальной собственности)

Сообщение об обновлении версии появилось в сентябре 2017 г.
http://www.wipo.int/pressroom/ru/articles/2017/article_0007.html

Сервис предназначен для онлайн-перевода патентов, содержащихся в базе, которая непрерывно обновляется и содержит десятки миллионов файлов с текстами патентов на языках: (Arabic, German, Spanish, French, Korean, Japanese, Portuguese, Russian Chinese) into English and vice-versa).

Настраивается пользователем на перевод патентной информации:

- выбирается пара из множества языков

- предметная область (с загруженным в нее корпусом параллельных текстов из патентов).

https://www3.wipo.int/patentscope/translate/translate.jsf

Свежие примеры полностью автоматического перевода (без интерактивного взаимодействия и постредактирования):

Для обоих примеров выбрана предметная область: Automotive & Road Vehicle Engineering

Первый пример USA PATENT 9,784,382

A gas shut-off valve for installation in gas meters, has a valve disk that can be moved in the longitudinal direction with respect to its valve seat. The movement is realized by a linear unit held in the longitudinal direction in a valve casing, which is actuated by an electric motor via reduction gearing. The valve seat has a lip seal. The electric motor is a small DC motor. The reduction gearing and the linear unit, are installed in a panel of the valve casing. The linear unit is a rack-and-pinion gearing or a sliding-screw gearing, having an adjusting-nut element and an adjusting rod.

Газовый запорный клапан для установки в газовых счетчиков, имеет клапанный диск, который может перемещаться в продольном направлении по отношению _к его седлу_. Перемещение осуществляется с помощью линейного блока, удерживаемая в продольном направлении корпуса клапана, который приводится в действие электродвигателем через редуктор. Седло клапана имеет манжетное уплотнение. Электродвигатель _представляет собой_ небольшой двигатель Постоянного Тока. Редуктор и линейный блок, установлены в панели корпуса клапана. Линейный блок представляет собой зубчато-реечная передача или ротационно-винтовая передача, _с регулировочной гайкой элемента и регулировочный стержень.

Выводы: Вполне продвинутый перевод, и кстати, местами написано вполне по-человечьи (помечено _):

Второй пример (US20170305253) ELECTRIC CAR WITH PRE-ASSEMBLED MODULAR STRUCTURE

An electrically powered motor vehicle includes a main frame, a front axle assembly, and a rear axle assembly. The main frame includes a front frame subassembly, a floor-panel subassembly, a rear frame subassembly, and a top frame subassembly. Each of these frame subassemblies includes a lattice structure including steel box-section elements, preferably high-strength steel elements. Each of the frame subassemblies is prearranged for being pre-assembled separately and then subsequently assembled together with the other subassemblies to constitute the main frame. The structure is such as to afford high flexibility of production, and presents at the same time considerable safety characteristics, thanks to a high capacity of absorption of impact energy. In one embodiment designed for transport of goods, the motor vehicle is equipped with a transporting body having a hollow-walled body made of plastic material, filled with foamed plastic material, preferably obtained with the rotational-moulding technique.

Опция -- Статистический машинный перевод

Транспортное средство с электрическим приводом включает в себя основную раму, передний мост и задний мост. Основная рама имеет переднюю раму узла, подузел, панели пола задней рамы узла и верхнюю раму, узел. Каждый из этих узлов содержит решетчатую структуру кадра, включая стальные элементы коробчатого сечения, предпочтительно высокопрочных стальных элементов. Каждый из подузлов кадров является заранее заданным, предварительно собраны отдельно и затем собраны вместе с другими подузлами для образования основной рамы. Конструкция такова, что позволяет получить высокую гибкость производства, в то же время, и имеет значительные характеристики безопасности, благодаря высокой способности поглощения энергии удара. В одном варианте осуществления, предназначенных для транспортирования грузов, транспортное средство оборудовано транспортное тело с полыми стенками корпуса, выполненного из пластмассового материала, заполненную вспененным пластмассовым материалом, предпочтительно получают с вращательно-технологии формования.

Опция -- Нейронный машинный перевод

Транспортное средство с электроприводом включает в себя основную раму, передний осевой узел и задний осевой узел. Основная рама включает в себя передний рамный сборочный узел, подузел напольной панели, задний рамный сборочный узел и верхний рамный компоновочный узел. Каждый из этих каркасных узлов включает в себя решетчатую структуру, включающую в себя стальные коробчатые элементы, предпочтительно высокопрочные стальные элементы. Каждый из подузлов рамы предварительно собирают отдельно и затем собирают вместе с другими подузлами для формирования основной рамы. Структура такова, чтобы обеспечить высокую гибкость производства, и имеет в то же время значительные характеристики безопасности благодаря высокой емкости поглощения ударной энергии. В одном варианте осуществления для транспортировки грузов, транспортное средство оборудовано транспортным корпусом, имеющим тонкостенный корпус, выполненный из пластмассы, заполняют вспененным пластиковым материалом, предпочтительно полученным методом ротационного формования.

Выводы:

Статистический машинный перевод – больше общепринятых терминов, изложено менее гладко.

Нейронный машинный перевод – меньше общепринятых терминов, изложено более гладко.

PS Нейронная версия появилась совсем недавно. Возможно, она еще недостаточно натренирована

Глубинное обучение наряду с нейросетями уже победили безоружного человека (оснащенного только собственным мозгом) в шахматах, го (где доска 19Х19), и совсем недавно в покер.

И Google Translate пошел по подобному пути несколько лет назад. Однако нельзя объять необъятное, по словам Козьмы Пруткова. И язык, да еще такой "великий и могучий", как наш, неисчерпаем...

Немного о предыдущих подходах к системам машинного перевода, реализуемых на ПК

У компании ПРОМТ все начиналось с "автоматчика Stylus" в 90-е годы, на кафедре профессора Пиотровского в РГПИ им.Герцена в Ленинграде. Конкурентом был автоматический переводчик Сократ, поддерживаемый московским офисом компании АйТи. Сократ создавался для комплектовки пакета Русский Офис, который так и не догнал глобальное детище Microsoft. Ну и кризис 98-го года повлиял, разработку пакета свернули.

Разработчики годами мудрили над алгоритмами машинного перевода. Владислав Рожков, разработчик Сократа говорил мне об этом процессе: "Нос вытянешь, хвост увязнет и наоборот".

Еще в школе нас учили грамматическому разбору предложений. И ПО Stylus и Сократ было основано на базе правил. Анализ с последующим синтезом на выходном языке. Но живой язык трудно полностью описать посредством искусственных алгоритмов. В нём море исключений/отклонений от этих самых правил. Сам Пиотровский предложил для филологии «новую парадигму, которая опирается на фундаментальные представления о языке как об открытой саморазвивающейся «мягкой» системе.»

Про так называемый Rule - based Machine Translation (RBMT, Машинный перевод, основанный на правилах)

рассказывает на своём сайте Промт, но привлекательно и доходчиво, на мой взгляд тут: "dkhramov.дпю.уа/Comp/OnlineTranslators"

Как страшно жить. Повсюду ИИ, роботы, да ещё эти проклятые нейросети. Почти как человеческие, только обученные и неустающие. Так можно и профессию потерять... Говорили ж умные люди: "Век живи, век учись". 21-й наступает по всем фронтам.

Пока над машинным переводом издеваются переводчики, хотя они, все-таки, не без оснований опасаются конкуренции с ним в некоторых отдельных сферах его применения. При этом уже давно используют такие вспомогательные программные средства, как проверка орфографии, память переводов итп.

Жизнь заставляет ограничивать задачу перевода. Текст, подлежащий переводу на множество языков, пишут на так называемом Controlled Language (стандартном языке с ограниченным набором грамматических правил и типовым набором слов). Так уже много лет поступает, например Xerox, при переводе инструкций на десятки языков. Иногда, читая руководство пользователя телевизора или фотоаппарата, можно догадаться об этом.

Проблемы упомянутых автопереводчиков типа RBMT навели разработчиков на такую «простую мысль» -- научить софт различать смыслы. В конце 90-х -- начале нулевых Caterpillar (крупный производитель оборудования для строительства, энергетики и других отраслей) финансировал систему машинного перевода KANT, использующую технологию CyCorp — базы знаний, связывающих объекты-понятия и действия над ними. Точность за счет этого увеличилась незначительно (порядка 1%). KANT был специально предназначен для перевода больших массивов технической информации из определенных отраслей,

http://www.lti.cs.cmu.edu/Research/Kant/kantoo-overview.html

Ясно, что за софтом, действующим на основе правил, в эпоху интернет пришел софт, основанный на базах параллельных текстов. Оперативно создавать такие базы позволяют глобальные коммуникационные сети. Подобный подход -- Statistical Machine Translation (Статистический машинный перевод) -- полезен для обработки чрезвычайно емких массивов текстовой информации в чётко определенной области. В гигантской таблице параллельных предложений по определенной тематике (в строках которой содержатся соответствующие ячейки «оригинал и ручной перевод предложения») всегда найдется оригинал (и его перевод) близкий к предложению, содержащемуся в новом тексте.

Это весьма полезно, например, при переводе документации автомобильного концерна, имеющего отделения во множестве стран. При том, что изменения в конструкцию различных моделей легковых автомобилей вносятся ежедневно. А уж японских и корейских, а теперь и китайских авто, даже у нас теперь -- море. Листки технической информации требуется распространять влёт. Какие-то автокомпании заказывают перевод, прежде всего на English, а с него -- на прочие языки. (К тому же, локализация обычно необходима и согласно региональному законодательству.) И ручной перевод требует вполне ощутимых затрат средств, а главное -- времени. Все это чревато потерями в репутации, что в бизнесе опаснее всего.

Конечно, наряду со всем прочим велись разработки интерактивных систем. Такой софт выдает варианты перевода, которые может отбирать и редактировать переводчик. Это бывает полезно для тренировки обучаемого софта. Но и для практики иногда удобно.

Свежий пример: сервис интерактивного перевода WIPO Translate,

https://www3.wipo.int/patentscope/translate/translate.jsf

настраиваемый пользователем на перевод патентной информации. Выбирается пара из множества языков (в том числе, русского, китайского, японского, корейского) и предметная область (с загруженным корпусом параллельных текстов).

Гибридный машинный перевод объединил все прелести предыдущих технологий. Такой подход PROMT реализует посредством объединения техник: машинного перевода на основе правил и статистического машинного перевода. При этом вся система проходит обучение в интерактивном режиме.

Компания Trados, естественно, реагирует на достижения в сфере Computer Assisted Translation (CAT).От фирменной традиционной памяти переводов SDL Trados к адаптивному машинному переводу в облачной среде -- SDL Trados Studio

PS При лавинообразном, подобном селевому потоку, нарастании объема научно-технической информации приходится создавать и совершенствовать вспомогательные средства её обработки.

***

“A WITCH! A witch! We have found a witch, may we burn her?” asks a marauding mob during a scene in “Monty Python and the Holy Grail”, a 1975 comedy film. “How do you know she is a witch?”, the king’s guard inquires. “She looks like one,” comes the reply. The accused witch’s defence is met with little sympathy. “They dressed me up like this. This isn’t my nose. It is a false one,” she cries in vain.

That parody is remarkably close to the truth. Between the 14th and 18th centuries about 80,000 people were tried for witchcraft in Europe. They were not all old, scraggly-looking women: 15% of Scottish witches were men, and their average age was 42. Their myriad alleged crimes were often trivial. A neighbourhood disagreement might escalate into accusations of sorcery if someone suffered a misfortune, such as a premature death in the family, after a quarrel. Around half of the accused were executed, usually by hanging or by being burnt at the stake.

European witch trials fell out of fashion around 1770. In recent decades, interest in them has focused mainly on re-enactments for hobbyists and tourists. But the subject has also bewitched a small group of scholars, who have combed through the surprisingly detailed data sets available on the practice and formulated theories to explain why they occurred when and where they did. While lacking the stakes of an actual witch trial, these researchers’ disagreements are still highly spirited by modern standards.

In 2004 Emily Oster, an economist now at Brown University, published a paper arguing that witch trials were linked to exogenous economic shocks. Accusations of witchcraft were most prevalent during the “Little Ice Age”, a period of particularly bitter winters in Europe beginning in 1590, which caused crops to fail and incomes to fall. Ms Oster speculated that medieval village-dwellers responsible for feeding poor older women in their communities may have cried witch in an effort to save scarce resources.

During a 164-year-long spell beginning in 1563, some 3,500 alleged witches were tried in Scotland, the second-highest rate per person in Europe. Based on Ms Oster’s theory, that time period should have been characterised by poor weather. However, a working paper by Cornelius Christian, an economics professor at Brock University in Canada, found that the Scottish climate was actually unusually balmy during that period, leading to bumper crop yields. That led him to the precise opposite conclusion from Ms Oster’s: people accused of witchcraft could only be persecuted with the co-operation of elites, he reasoned, who only had enough free time to chase down such prey when resources were plentiful.

There are more than two sides to the witch-trial debate. A recent paper by Peter Leeson of George Mason University and his former colleague Jacob Russ, argue that religious tensions, not the weather, put witch-hunters on the prowl. They gathered statistics from 43,000 European witch trials, primarily drawn from the mountainous areas near Lyon in France, Lucerne in Switzerland and Freiburg in modern-day Germany. Of these, three-fifths occurred during the period from 1560 to 1630 known as the “Great Hunt”, which was characterised by horrifying atrocities: in Würzburg, Bavaria, for instance, 400 people were executed on a single day.

The authors attribute this hysteria to the aftermath of the Protestant Reformation. Witch trials were most common, they found, in areas where Catholic and Protestant churches enjoyed comparable levels of support and were locked in a struggle for converts. Conversely, such trials were much rarer where one creed or the other predominated. Mr Leeson and Mr Russ noted a striking similarity to modern American presidential elections, in which the two major parties swarm closely contested “swing states” with ads and rallies while ignoring those where one has an insurmountable advantage. Perhaps witch trials served a similar function during the Great Hunt to the role of political campaigns today: instead of competing to show voters they offer protection from terrorists and criminals, 16th-century religions competed to show potential converts they offered protection from witches. The Florida—America’s biggest swing state—of early modern Europe appears to be Strasbourg in France: 30% of all witch trials on the continent occurred within 300 miles (500 km) of the city.

Of course, witch trials also led to the murder of tens of thousands of innocent victims. Modern politicians frequently court voters by warning of the perils posed by hidden enemies lurking in the public’s midst. They might be well-advised to consider whether the targets of the resulting policies are any guiltier than those accused of consorting with Satan just a few hundred years ago.

Дело было давно, я только начал изучать японский язык в своём институте. Прошло не больше двух месяцев, я толком даже азбук не знаю. Товарищ по потоку сообщает мне, что в соседнем институте тоже изучают японский язык, но преподу помогает живая японка. Я прихожу к своему преподу и прошу её пригласить эту японку к нам на занятия, но препод отказалась, так как если она сама пойдёт в конкурирующий институт приглашать японку к нам, это будет выглядеть как переманивание преподавателя, и может привести к скандалу, однако если студент её пригласит - то проблем никаких не будет. Я попросил её написать русскими буквами приглашение, чтобы я мог его прочитать, узнал, когда у неё занятия и сам пошёл её приглашать.

Пришёл на час раньше. Жду. О японцах я знал только то, что это маленькие азиаты с чёрными волосами. Заранее выучил наизусть приглашение, которое выглядело для меня как непонятный набор звуков. Несколько раз его повторил. Пришла девушка, похожая на японку, открыла ключом аудиторию, которую я караулил, и вошла в неё. Я вхожу за ней следом и обращаюсь к ней "Асами-сенсеи". Девушка сжалась, чуть подпрыгнула, резко развернулась и испуганно пискнула "ХАИ!" Я, видя страх в её глазах, пугаюсь сам, теряюсь, моментально забываю всю выученную речь, и ничего, кроме "Konnichiwa" из себя выдавить не могу. Мы поздоровались, и чтобы не было этого неприятного неловкого молчания, я достал бумажку с приглашением и кое как по слогам медленно пытаюсь прочитать, что там написано. Как ни странно, японка поняла, что я пытался ей сказать, но отказалась, потому-что для того, чтобы ей придти к нам, от нашего института должно придти официальное приглашение, а без него она вообще никуда идти не может. Как я не пытался уговорить её по-английски, она во всю упиралась, что без приглашения она никуда не пойдёт.

На следующий день товарищ спрашивает меня, что я такое вчера делал с японкой. Она рассказала преподу с которым работает, что приходил какой-то странный человек в шапке (я тогда носил норковую ушанку), напугал её и приглашал в наш институт. Позже выяснилось, что её кто-то уже приглашал в школу на занятия, после чего ей прилетело по ушам, и больше без официального приглашения она никуда не ходит.

Токио. Пошли с другом купить сахар, капли для глаз и чего-нибудь вкусного. Я на тот момент изучал язык всего год в России у русского преподавателя. Друг 3 года там же, но занятия он часто прогуливал, домашку не делал, в общем знания у нас примерно одинаковые. Заходим в аптеку. Бабулька-аптекарь пугается и говорит "Eigo dekimasen! Eigo dekimasen!" (Я не разговариваю по-английски). Я теряюсь, друг пихает меня в плечо и говорит достать упаковку. Показываю упаковку, с трудом выдавливаю из себя "korewa arimasuka?" (У вас есть это?) Бабулька поискала на витрине, не нашла. Ладно, заходим по пути в следующую аптеку. Достаю упаковку, "korewa arimasuka?" Мужик смотрит на упаковку секунд 10 и произносит "Ай дроп?" Мы не понимающе таращимся на него. Мужик делает жест будто закапывает глаза и произносит "Eye drop?" (англ. глазные капли?) Мы купили нужные капли, мужик, возможно, был бы рад ещё поболтать, но английский он знал на том же уровне что мы японский, поэтому не получилось.

Пришли в продуктовый, ищем сахар. На упаковках всё по-нерусски. Препод нам говорила, как по-японски будет "сахар", но мы забыли. Ладно, нашёл продавца.

-Скажите, у вас есть... эммм... нууууу... Вы говорите по-английски?

-Нет.

(Дело плохо. Попробую принести ему упаковку и спросить, что это такое. Надо попросить его подождать. Делаю жест рукой, мол подожди)

-Chotto mite.

После этих слов продавец стал на меня таращиться. Я пошёл к другу, продавец пошёл за мной. Я затерялся между витрин, убедился, что он за мной не следует, и пришёл к другу. Друг тем временем нашёл 2 подозрительные пачки с белым и коричневым порошком и задумчиво их разглядывал. Мы взяли обе и пошли на кассу, спросить у продавца, что из них что. По пути я увидел первого продавца, который таращился на витрину. На кассе выяснили, что белое - это соль, а коричневое - сахар. Когда выходили из магазина, первый продолжал таращиться на витрину. И тут до меня дошло, что вместо вежливого "chotto matte kudasai" (подождите, пожалуйста, немного), что и хотел сказать, я протянул перед его лицом свою ладонь и по-братски велел "посмотри немного"

По дороге домой зашли в маленький магазинчик и у старого деда, который поленился приклеить ценники к товарам, а старики разговаривают очень неразборчиво, кое как друг купил баночку с консервированной рыбой.

Жили мы в мансёне - нечто среднее между квартирой и отелем. В трёхместном мансёне было 2 комнаты (маленький зал с обеденным столом, 3 стульями, холодильником и телевизором и спальня с 3 кроватями и шкафом), туалет и кухня. У нас должна была быть электрическая плита, но её не было. Зато были весы.

Мы захотели вскипятить чайник и заварить чай. Чайник есть, печки нет. Пришли на ресепшен просить печку.

-(англ.) Здравствуйте. Нам нужна anvil.

-Энвэроппу?

-... да.

(девушка даёт несколько конвертов)

-... что это?

-Энвэроппу (envelop - конверт)

-Не, не конверт. Нам нужна anvil.

-???

-Нам нужна горячая вода.

-У вас нет горячей воды?

-Нет, нам нужна горячая вода в чайнике.

-???

-Мы хотим попить чай. Для этого нам надо налить в чайник холодную воду и сделать её горячей.

(девушка достала лист бумаги, нарисовала плитку, чайник и пар, идущий из него)

-Вам надо это?

-... да...

-Это у вас есть в номере.

(я взял ручку, нарисовал костёр, сверху чайник и идущий из него пар)

-У нас это есть?

-... Да.

-Спасибо.

Мы поднялись в номер, я полез искать печку, достал весы - а это не весы, а электроплита. На следующий день до меня дошло, что на ресепшене я просил наковальню, чтобы сделать холодную воду в чайнике горячей.

Языковая школа в Токио. Сидим трое русских за одной партой - я, сосед и ещё девушка. Сзади за одной партой сидят 3 китайца. Тема урока - традиции. Японцы при встречи дарят чётное количество цветов, на похороны нечётное. Задание - рассказать соседям про свои традиции. Сосед пытается объяснить китайцу, что на похороны у нас приносят чётное количество цветов. Он хотел сказать "Когда я умру, она на мои похороны принесёт мне чётное количество цветов", но китайцы его никак не могут понять. Позвали учителя, тот какое-то время подумал, немного по другому повторил эту фразу и китайцы сразу поняли. Китаянку за той партой звали Ка.

Сдаём задание. Учитель спрашивает нашу девушку, у кого она спрашивала про традиции. Та ответила "Я спросила у Вашей мамы (вместо Ка-сан сказала okaasan - ваша мама)

Вечером сосед спросил у нашего русского препода, что он не так сказал на уроке и повторил фразу слово в слово. Закончив смеяться, препод попыталась собрать этот набор слов в что-то осмысленное "Когда я умру, то обязательно она на твои похороны, я подарю тебе цветы"

На этом всё. Если что-то ещё вспомню - напишу.

Зашла на известный сайт одежды ,с желанием посмотреть ассортимент ...