यह संभव नहीं है। डेटा मॉडल और मूल तकनीकें अलग-अलग हैं।
Paratext के लिए उपयोग का मामला: यदि आप कुछ शब्दों को प्रत्ययों (morphemes) में विभाजित करना चाहते हैं, लेकिन आप प्रत्येक प्रत्यय और उसके सभी रूपों (allomorphs) को कठोरता से परिभाषित करना नहीं चाहते हैं।
Fieldworks पार्सर के लिए उपयोग का मामला: मैं सभी शब्दों को प्रत्ययों में विभाजित करना चाहता हूं और प्रत्येक प्रत्यय और उनके सभी रूपों को कठोरता से परिभाषित करना चाहता हूं।
दोनों पार्सर में अच्छाई अलग-अलग है। पार्सरों के बीच आगे-पीछे जाना सलाहयोग्य नहीं है।
मेरा कहना है कि यदि आप Flex से बेसलाइन पाठ को Paratext में एक अतिरिक्त पुस्तक में कॉपी करते हैं, तो यदि आप सबसे सामान्य प्रत्ययों वाले शब्दों को मैन्युअल रूप से विभाजित करते हैं, तो यह बहुत तेजी से प्रत्ययों को पहचानना शुरू कर देगा। आप इसे आज़मा सकते हैं और देख सकते हैं कि क्या आपको परिणाम पसंद हैं।
Paratext पार्सर को तेजी से सिखाने के लिए मेरी सलाह है कि कुछ सबसे उत्पादक शब्दों को खोजने और पार्स करने के लिए वर्डलिस्ट टूल का उपयोग करें, प्रोजेक्ट इंटरलिनियराइज़र का नहीं। उदाहरण के लिए, एक बहुत ही सामान्य क्रिया के लिए वर्ड लिस्ट टूल को क्रमबद्ध करें और उस क्रिया के कई सतही रूपों को मैन्युअल रूप से पार्स करें। Paratext पार्सर उस जानकारी को लेगा और उसे अन्य क्रियाओं पर लागू करेगा। यह भाषा के काल/अवस्था (tense/aspect) चिह्नों को पहचानना तेजी से सीख जाएगा।
It is not possible. The data models and underlying technologies are different.
Use case for Paratext: If you want to break some words into morphemes but you do not want to rigorously define each morpheme and all of its allomorphs.
Use case for Fieldworks parser: I do want to break all words into morphemes and rigorously define each morpheme and all of their allomorphs.
What the two parsers are good at is different. Moving back and forth between parsers is not advisable.
I would say that if you copy the baseline text from Flex to an extra book in Paratext, it will very quickly start recognizing morphemes if you manually divide words with the most common morphemes. You can give it a try and see if you like the results.
My suggestion for teaching the Paratext Parser quickly is to use the wordlist tool and not the project interlinearizer to find and parse some of the most productive words. For example sort the word list tool for a very common verb and manually parse several surface forms of that verb. The Paratext parser will take that information and will apply that to other verbs. It will quickly learn to recognize the tense/aspect markers for the language.
