Detta dokument beskriver vårt första deltagande i den indiska deluppgiften om den viktigaste adhoc-enspråkiga och tvåspråkiga banan i CLEF-tävlingen. I detta spår är uppgiften att hämta relevanta dokument från en engelsk corpus som svar på en fråga som uttrycks på olika indiska språk, inklusive Hindi, Tamil, Telugu, Bengali och Marathi. Grupper som deltar i detta spår är skyldiga att lämna in en engelska till engelska enspråkig kör och en hindi till engelska tvåspråkig kör med valfria körningar i resten av språken. Vi hade lämnat in en enspråkig engelska run och en hindi till engelska crosslingual run. Vi använde ett ord anpassning tabell som lärdes av en Statistical Machine Translation (SMT) system utbildad på anpassade parallella meningar, för att kartlägga en fråga i källspråk till en likvärdig fråga på språket i måldokument samling. De relevanta dokumenten hämtas sedan med hjälp av en språkmodellering baserad hämtningsalgoritm. På datauppsättningen CLEF 2007 var vår officiella tvärspråksprestanda 54,4 % av den enspråkiga prestandan och i experimenten efter inlämningen fann vi att den kan förbättras avsevärt upp till 73,4 %.
Jagarlamudi m.fl. REF har utarbetat ett system för statistisk maskinöversättning (SMT) som har utbildat sig i anpassade parallella meningar och en tabell med orduppställning har skapats.