Ut ur vokabulär (OOV) ord är problematiska för cross language information hämtning. Ett sätt att hantera OOV-ord när de två språken har olika alfabet, är att translitterera de okända orden, det vill säga att återge dem i det andra språkets ortografi. I den aktuella studien presenterar vi en enkel statistisk teknik för att träna en engelsk till arabisk translittereringsmodell från par av namn. Vi kallar detta en utvald n-gram modell eftersom en tvåstegs utbildning förfarande först lär sig vilka n-gram segment bör läggas till Unigram inventering för källspråket, och sedan en andra steg lär sig översättningsmodell över denna inventering. Denna teknik kräver ingen heuristik eller språklig kunskap i något av språken. Vi utvärderar den statistiskt utbildade modellen och en enklare handgjord modell på en testuppsättning namngivna enheter från den arabiska AFP corpus och visar att de presterar bättre än två onlineöversättningskällor. Vi undersöker också hur effektiva dessa system är på TREC 2002:s gränsöverskridande IR-uppgift. Vi finner att translitterering antingen av OOV namngivna enheter eller av alla OOV ord är en effektiv metod för korsspråk IR.
Under 2003 utvecklade Abdul Jaleel och Larkey en enkel, statistisk teknik för att bygga en engelsk-arabisk translittereringsmodell med hjälp av Hidden Markov Model REF.
Statistical transliteration for english-arabic cross language information retrieval
{'venue': "CIKM '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}