基于英汉平行语料库的机器翻译知识获取研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 序 | 第9-13页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| ·机器翻译发展背景 | 第13-14页 |
| ·机器翻译的历史背景 | 第13-14页 |
| ·机器翻译的常用方法 | 第14页 |
| ·机器翻译知识获取的研究内容与现状 | 第14-17页 |
| ·翻译词典的自动获取 | 第14-15页 |
| ·短语对齐 | 第15-16页 |
| ·句法结构对齐 | 第16-17页 |
| ·本文研究的背景、内容、组织结构 | 第17-19页 |
| ·论文研究背景 | 第17-18页 |
| ·论文研究内容 | 第18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-19页 |
| 2 翻译词典的自动构建和多词对齐模型 | 第19-34页 |
| ·词语对齐的主要方法与不足 | 第19-24页 |
| ·IBM的统计词对齐模型 | 第19-21页 |
| ·基于词典资源的词语对齐 | 第21-22页 |
| ·其他方法 | 第22-24页 |
| ·基于混合模型的单一词对齐 | 第24-28页 |
| ·相关模型介绍 | 第24-26页 |
| ·详细算法描述 | 第26-27页 |
| ·实验结果分析 | 第27-28页 |
| ·基于N-Gram的多词对齐模型 | 第28-34页 |
| ·N-Gram语言模型介绍 | 第28页 |
| ·算法的分析与改良 | 第28-31页 |
| ·实验数据与结果 | 第31-32页 |
| ·实验结果分析 | 第32-34页 |
| 3 基于语块的短语对齐 | 第34-45页 |
| ·短语对齐的意义 | 第34页 |
| ·短语对齐的传统研究方法 | 第34-38页 |
| ·树到树的转换对齐 | 第35-36页 |
| ·随机翻转转换文法 | 第36-38页 |
| ·各种方法的优缺点比较 | 第38页 |
| ·基于Chunk的短语对齐的算法思想 | 第38-42页 |
| ·浅层句法分析 | 第39页 |
| ·基于Chunk的短语对齐算法 | 第39-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-45页 |
| ·实验数据与结果 | 第42-43页 |
| ·实验分析与比较 | 第43-45页 |
| 4 平行语料库和翻译模板库 | 第45-49页 |
| ·平行语料库的作用 | 第45页 |
| ·平行语料库的采集和整理 | 第45-47页 |
| ·语料的采集 | 第45-46页 |
| ·语料的整理与加工 | 第46-47页 |
| ·翻译模板库的建立 | 第47-49页 |
| ·翻译模板的作用 | 第47页 |
| ·翻译模板的提取方法 | 第47-49页 |
| 5 识获取系统设计与实现 | 第49-59页 |
| ·系统主要模块介绍以及详细设计 | 第49-52页 |
| ·实验环境与平台 | 第52-53页 |
| ·系统截图 | 第53-57页 |
| ·系统性能分析及优化 | 第57-59页 |
| 6 结论与未来工作 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 作者简历 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
