<div dir="ltr"><br><div class="gmail_quote">Hybrid Machine Translation focuses on combining
the best properties of different Machine Translation (MT) paradigms.
Nowadays, it is very popular to include linguistic features in
Statistical Machine Translation (SMT) systems or to modify the
standard Rule-based Machine Translation (RBMT) architecture to
include statistical knowledge. Other ways of hybridization include
the system combination techniques which may combine a rich variety of
translation paradigms.<br><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">
<p>This special issue in the prestigious Computer
Speech and Language journal will cover different approaches from
Hybrid Machine Translation and take advantage of the latest and
leading research to discuss the progress in the field.</p>
<p>This special issue invites contributions related
to (but not limited):</p>
<ol><li><p style="margin-bottom:0in">theoretical and
        experimental design of hybrid MT architectures 
        </p>
        </li><li><p style="margin-bottom:0in">experimental
        results with hybrid MT systems guided by corpus-based or rule-based
        systems 
        </p>
        </li><li><p style="margin-bottom:0in">introduction of
        linguistics in corpus-based approaches 
        </p>
        </li><li><p style="margin-bottom:0in">rule-based systems
        extended or built with statistical information 
        </p>
        </li><li><p style="margin-bottom:0in">induction of
        lexical or grammatical transfer rules from corpora 
        </p>
        </li><li><p style="margin-bottom:0in">description of
        open source tools and language resources for hybrid MT 
        </p>
        </li><li><p style="margin-bottom:0in">description of
        computationally efficient algorithms for hybrid MT 
        </p>
        </li><li><p style="margin-bottom:0in">applications of
        hybrid MT systems 
        </p>
        </li><li><p style="margin-bottom:0in">hybrid methods
        applied to spoken language translation (SLT) 
        </p>
        </li><li><p style="margin-bottom:0in">hybrid evaluation
        methods 
        </p>
        </li><li><p>system combination of different MT and SLT
        paradigms. 
        </p>
</li></ol>
<p><b>Submission procedure</b><br>Prospective
authors should follow the regular guidelines of the Computer Speech
and Language Journal for electronic submission
(<font color="#000080"><span lang="zxx"><u><a href="http://ees.elsevier.com/csl" target="_blank">http://ees.elsevier.com/csl</a></u></span></font>).
During submission authors must select "SI: Hybrid Machine
Translation" as Article Type.</p>
<p><b>Important dates: </b><br>1st March
2014: Deadline for Submissions<br>1st June 2014: Notification of
Resubmission<br>1st July 2014: Deadline for Resubmission<br>1st
August 2014: Final Decision<br><br><br>
</p>
<p><b>Guest Editors:</b><br>Dr. Marta R.
Costa-jussà, Institute for Infocomm Research, Singapore,
<font color="#000080"><span lang="zxx"><u><a href="mailto:martaruizcostajussa@gmail.com" target="_blank">martaruizcostajussa@gmail.com</a></u></span></font><br>Prof.
José A. R. Fonollosa, Universitat Politècnica de Catalunya,
Barcelona, <font color="#000080"><span lang="zxx"><u><a href="mailto:jose.fonollosa@upc.edu" target="_blank">jose.fonollosa@upc.edu</a></u></span></font></p>
<p style="margin-bottom:0in"><br>
</p>

<br clear="all"><br>
</div>
</div><br><br clear="all"><br>
</div>
</div><br><br clear="all"><div><br></div><br>
</div>