Detta dokument tar upp problemet med att förutsäga uttalet av japansk text. Svårigheten med denna uppgift ligger i den höga graden av tvetydighet i uttalet av japanska tecken och ord. Tidigare tillvägagångssätt har antingen betraktat uppgiften som en ordnivå klassificeringsproblem baserat på en ordbok, som inte klarar sig bra i att hantera out-of-vokabulary (OOV) ord, eller enbart fokuserad på uttal förutsägelse av OOV ord utan att beakta den kontextuella disambigering av ord uttal i text. I detta dokument föreslår vi ett enhetligt tillvägagångssätt inom ramen för den statistiska översättningen av datamaskiner (SMT) som kombinerar styrkan i de ordboksbaserade och substringsbaserade tillvägagångssätten. Vårt tillvägagångssätt är nytt genom att vi kombinerar ord- och karaktärsbaserade uttal från ett lexikon inom ett SMT-ramverk: det förra fångar de idiosynkratiska egenskaperna hos orduttal, medan det senare ger flexibiliteten att förutsäga uttalet av OOV-ord. Vi visar att vår modell, som bygger på en omfattande utvärdering av olika testuppsättningar, avsevärt överträffar de tidigare toppmoderna systemen och uppnår cirka 90 % noggrannhet på de flesta områden.
REF föreslog en statistisk maskinöversättning metod för japanska uttal förutsägelse uppgift.
Japanese Pronunciation Prediction as Phrasal Statistical Machine Translation
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}