Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Transliteration Alignment"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

This paper studies transliteration alignment, its evaluation metrics and applications. We propose a new evaluation metric, alignment entropy, grounded on the information theory, to evaluate the alignment quality without the need for the gold standard reference and compare the metric with F -score. We study the use of phonological features and affinity statistics for transliteration alignment at phoneme and grapheme levels. The experiments show that better alignment consistently leads to more accurate transliteration. In transliteration modeling application, we achieve a mean reciprocal rate (MRR) of 0.773 on Xinhua personal name corpus, a significant improvement over other reported results on.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Collapsed Consonant and Vowel Models: New Approaches for English-Persian Transliteration and Back-Transliteration"

Báo cáo khoa học: "A Statistical Model for Unsupervised and Semi-supervised Transliteration Mining"

Báo cáo khoa học: "Hindi-to-Urdu Machine Translation Through Transliteration"

Báo cáo khoa học: "Jointly optimizing a two-step conditional random field model for machine transliteration and its fast decoding algorithm"

Báo cáo khoa học: "An Algorithm for Unsupervised Transliteration Mining with an Application to Word Alignment"

Báo cáo khoa học: "Latent Class Transliteration based on Source Language Origin"

Báo cáo khoa học: "Nonparametric Bayesian Machine Transliteration with Synchronous Adaptor Grammars"

Báo cáo khoa học: "Transliteration Alignment"

Báo cáo khoa học: "Chinese-English Backward Transliteration Assisted with Mining Monolingual Web Pages"

Báo cáo khoa học: "Active Sample Selection for Named Entity Transliteration"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.