Det system som presenteras i detta papper använder en kombination av två tekniker för att direkt translitterera från grafeme till grafeme. Tekniken gör inga språk specifika antaganden, använder inga ordböcker eller explicit fonetisk information; processen omvandlar sekvenser av polletter i källspråket direkt till sekvenser av polletter i målet. Alla språkpar i våra experiment translittererades genom att tillämpa denna teknik på ett enda enhetligt sätt. Den strategi vi använder är hypotesen om att integrera modellerna av två toppmoderna tekniker: frasbaserad statistisk maskinöversättning (SMT) och en gemensam multigrammodell. Den gemensamma multigrammodellen användes för att generera en n-bästa lista över translitterationshypoteser som re-scoreades med hjälp av modellerna i det frasbaserade SMT-systemet. Båda modellernas poäng för varje hypotes var linjärt interpolerade för att producera en slutlig hypotespoäng som användes för att omvärdera hypoteserna. I våra experiment med utvecklingsdata kunde det kombinerade systemet överträffa båda sina komponentsystem avsevärt.
Slutligen, REF för två system med en linjär kombination av systempoäng och en manuellt inställd vikt.
Transliteration Using a Phrase-Based Statistical Machine Translation System to Re-Score the Output of a Joint Multigram Model
{'venue': 'Proceedings of the 2010 Named Entities Workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}