Detta dokument beskriver en tvåfas metod för att utöka förkortningar som finns i informell text (t.ex. e-post, textmeddelanden, chattrumssamtal) med hjälp av ett maskinöversättningssystem som tränats på teckennivå under den första fasen. På så sätt lär sig systemet kartläggningar mellan tecken-nivå "fraser" och är mycket mer robust mot nya förkortningar än ett ord-nivå system. Vi genererar översättningsmodeller som är oberoende av hur förkortningarna bildas och visar att resultaten visar liten nedbrytning jämfört med när typberoende modeller tränas. Våra experiment på en stor datauppsättning visar att vårt föreslagna system fungerar bra när det testas både på isolerade förkortningar och, med införlivandet av en andra fas med användning av en in-domän språkmodell, i samband med grannord.
I REF däremot föreslogs ett teckennivå MT-system som är robust för nya förkortningar.
A Character-Level Machine Translation Approach for Normalization of SMS Abbreviations
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}