Translitterering är en process för att transkribera ett ord av källspråket till målspråket så att när den infödda talaren av målspråket uttalar det, låter det som det ursprungliga uttalet av källspråket. Statistiska metoder har medfört betydande framsteg och har gjort verkliga framsteg inom olika områden av Natural Language Processing (NLP). I detta dokument har vi analyserat tillämpningen av Statistiska Maskinöversättningen (SMT) för att lösa problemet med Urdu Hindi translitterering med hjälp av en parallell lexikon. Vi har designat totalt 24 statistiktranslittereringssystem (ST) genom att kombinera olika typer av anpassningar, översättningsmodeller och målspråksmodeller. Vi har utfört totalt 576 experiment och rapporterat betydande resultat. Från Hindi-till-Urdu translitterering har vi uppnått maximal ordnivå noggrannhet på 71,5 %. Från Urdu-till-Hindi-translitterering är den maximala ordnivånoggrannheten 77,8 % när indata Urdu-texten innehåller alla nödvändiga diakritiska markeringar och 77 % när indata Urdu-texten inte innehåller alla nödvändiga diakritiska markeringar. På teckennivå är translitterationsnoggrannheten mer än 90 % i båda riktningarna.
Nyligen har REF analyserat tillämpningen av statistisk maskinöversättning för att lösa problemet med Urdu-Hindi transliteration med hjälp av en parallell lexikon.
Urdu Hindi Machine Transliteration using SMT
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}