Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att integrera translitterering i Hindi-to-Urdu statistisk maskinöversättning. Vi föreslår två probabilistiska modeller, baserade på villkorliga och gemensamma sannolikhetsformuleringar, som är nya lösningar på problemet. Våra modeller tar hänsyn till både translitterering och översättning vid översättning av ett visst hindi ord givet sammanhanget medan i tidigare arbete translitterering används endast för att översätta OOV (out-of-vokabulary) ord. Vi använder translitterering som ett verktyg för disambiguation av hindi homonymer som kan både översättas eller translittereras eller translittereras på olika sätt baserat på olika sammanhang. Vi får slutliga BLEU-poäng på 19.35 (villkorlig sannolikhetsmodell) och 19.00 (gemensam sannolikhetsmodell) jämfört med 14.30 för ett baslinjefrasbaserat system och 16.25 för ett system som translittererar OOV-ord i baslinjesystemet. Detta indikerar att translitterering är användbart för mer än bara översätta OOV ord för språkpar som Hindi-Urdu.
REF presenterade ett tillvägagångssätt för att integrera translitterering i Hindi-to-Urdu statistisk maskinöversättning.
Hindi-to-Urdu Machine Translation through Transliteration
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}