論文の概要: Romanized to Native Malayalam Script Transliteration Using an Encoder-Decoder Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09957v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 08:33:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:03:18.620592
• Title: Romanized to Native Malayalam Script Transliteration Using an Encoder-Decoder Framework
• Title（参考訳）: Encoder-Decoder フレームワークを用いたネイティブマラヤラムスクリプトの文字化
• Authors: Bajiyo Baiju, Kavya Manohar, Leena G Pillai, Elizabeth Sherly,
• Abstract要約: 本稿では,ローマ字化マラヤラムを母語文字に変換する逆文字化モデルの開発について述べる。 公開可能なIndic言語トランスリテラクションデータセットから得られた430万のトランスリテラルペアのキュレートと組み合わせたコレクションを使用しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this work, we present the development of a reverse transliteration model to convert romanized Malayalam to native script using an encoder-decoder framework built with attention-based bidirectional Long Short Term Memory (Bi-LSTM) architecture. To train the model, we have used curated and combined collection of 4.3 million transliteration pairs derived from publicly available Indic language translitertion datasets, Dakshina and Aksharantar. We evaluated the model on two different test dataset provided by IndoNLP-2025-Shared-Task that contain, (1) General typing patterns and (2) Adhoc typing patterns, respectively. On the Test Set-1, we obtained a character error rate (CER) of 7.4%. However upon Test Set-2, with adhoc typing patterns, where most vowel indicators are missing, our model gave a CER of 22.7%.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,アテンションベースの双方向長短メモリ(Bi-LSTM)アーキテクチャで構築したエンコーダデコーダフレームワークを用いて,ロマン化マラヤラムをネイティブスクリプトに変換するリバース文字化モデルを提案する。 このモデルをトレーニングするために、公開されているIndic言語翻訳データセット、DakshinaとAksharantarから得られた430万の翻訳ペアのキュレートと組み合わせたコレクションを使用しました。 IndoNLP-2025-Shared-Taskが提供する2種類のテストデータセットを用いて,(1)汎用型付けパターンと(2)アドホック型付けパターンを含むモデルの評価を行った。 Test Set-1では文字誤り率(CER)が7.4%であった。 しかし、ほとんどの母音指標が欠けているアドホックなタイピングパターンを持つTest Set-2では、我々のモデルは22.7%のCERを与えた。

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