I detta dokument studeras translittereringsanpassning, dess utvärderingsmått och tillämpningar. Vi föreslår en ny utvärdering metriska, anpassning entropy, baserad på informationsteorin, att utvärdera anpassningen kvalitet utan behov av guld standard referens och jämföra metriska med F - score. Vi studerar användningen av fonologiska egenskaper och affinitet statistik för translitterering anpassning på phoneme och grafeme nivåer. Experimenten visar att bättre anpassning konsekvent leder till mer exakt translitterering. Vid translittereringsmodellering uppnår vi en genomsnittlig ömsesidig hastighet (MRR) på 0,773 på Xinhua personnamn corpus, en betydande förbättring jämfört med andra rapporterade resultat på samma corpus. I valideringsprogrammet för translitterering uppnår vi 4,48 % lika stor felfrekvens på en stor LDC-korpus.
Ett annat exempel är anpassningsentropi REF ) för utvärdering av translitterationsanpassning.
Transliteration Alignment
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}