| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| 1.1 课题来源 | 第6页 |
| 1.2 研究背景 | 第6页 |
| 1.3 研究意义 | 第6-7页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.5 论文研究内容 | 第8-9页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第9-10页 |
| 第二章 机器翻译 | 第10-22页 |
| 2.1 基于规则的机器翻译方法 | 第10-12页 |
| 2.1.1 直接翻译法 | 第11页 |
| 2.1.2 中间语言法 | 第11页 |
| 2.1.3 转换法 | 第11-12页 |
| 2.2 基于语料库的翻译方法 | 第12-14页 |
| 2.2.1 基于实例的翻译方法 | 第12-13页 |
| 2.2.2 基于统计的翻译方法 | 第13页 |
| 2.2.3 基于深度学习的翻译方法 | 第13-14页 |
| 2.3 黏着语的机器翻译 | 第14页 |
| 2.4 维吾尔语的机器翻译 | 第14-16页 |
| 2.4.1 维吾尔语到汉语翻译 | 第14-15页 |
| 2.4.2 汉语到维吾尔语的翻译 | 第15页 |
| 2.4.3 汉语维吾尔语双向翻译 | 第15-16页 |
| 2.5 神经网络 | 第16-19页 |
| 2.5.1 循环神经网络 | 第16-17页 |
| 2.5.2 长短期记忆网络 | 第17-18页 |
| 2.5.3 编码器-解码器 | 第18-19页 |
| 2.5.4 注意力机制 | 第19页 |
| 2.6 BLEU自动评测 | 第19-20页 |
| 2.7 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 增强记忆的神经机器翻译 | 第22-32页 |
| 3.1 语料库建立 | 第22-27页 |
| 3.1.1 语料预处理 | 第22-23页 |
| 3.1.2 书面语语料库 | 第23-24页 |
| 3.1.3 口语语料库 | 第24-27页 |
| 3.2 增强记忆的神经机器模型 | 第27-31页 |
| 3.2.1 Attention-basedNMT | 第28-29页 |
| 3.2.2 Memory-AugmentedNMT | 第29-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 实验及分析 | 第32-39页 |
| 4.1 模型性能对比实验 | 第32-33页 |
| 4.1.1 PBMT实验 | 第32页 |
| 4.1.2 Attention-basedNMT实验 | 第32-33页 |
| 4.1.3 Memory-AugmentedNMT实验 | 第33页 |
| 4.1.4 实验结果及分析 | 第33页 |
| 4.2 切分对比实验 | 第33-35页 |
| 4.2.1 词切分实验数据 | 第34-35页 |
| 4.2.2 实验及分析 | 第35页 |
| 4.3 词向量对比实验 | 第35-38页 |
| 4.3.1 Googleword2vec | 第35-37页 |
| 4.3.2 实验及分析 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 总结与展望 | 第39-41页 |
| 5.1 总结 | 第39-40页 |
| 5.2 展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 在读期间研究成果 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
