机器翻译中系统融合技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-33页 |
| ·本文研究的背景和意义 | 第14-16页 |
| ·研究背景 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·相关研究综述 | 第16-24页 |
| ·统计机器翻译 | 第16-23页 |
| ·词义消歧 | 第23页 |
| ·机器翻译性能评价 | 第23-24页 |
| ·系统融合及其关键问题 | 第24-29页 |
| ·本文主要研究内容 | 第29-33页 |
| ·主要研究内容 | 第29-30页 |
| ·论文结构 | 第30-33页 |
| 第2章 基于增量策略和词义消歧的系统融合 | 第33-58页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·系统融合对齐中存在的问题 | 第34-37页 |
| ·基于增量对齐策略的混淆网络 | 第37-50页 |
| ·形式化定义 | 第37-38页 |
| ·传统构建方法 | 第38-42页 |
| ·增量策略 | 第42-44页 |
| ·单系统性能比较 | 第44-46页 |
| ·改进实验与讨论 | 第46-50页 |
| ·基于词义消歧的混淆网络 | 第50-56页 |
| ·骨架翻译的选择 | 第50-51页 |
| ·词义消歧的引入 | 第51-53页 |
| ·语义相似性计算 | 第53-55页 |
| ·改进实验 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第3章 基于超级混淆网络的系统融合 | 第58-75页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·超级混淆网络 | 第59-67页 |
| ·间接隐马尔可夫(IHMM)的增量方法 | 第59-60页 |
| ·其他对齐方法 | 第60-62页 |
| ·超级混淆网络构建 | 第62-67页 |
| ·超级混淆网络的特征 | 第67-71页 |
| ·基本特征 | 第67页 |
| ·基于混淆网络特征 | 第67-68页 |
| ·基于一致性的特征 | 第68-70页 |
| ·具体解码流程 | 第70-71页 |
| ·实验 | 第71-74页 |
| ·多混淆网络的可用性 | 第71-72页 |
| ·语义模型的影响 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第4章 基于超图的系统融合训练和解码方法研究 | 第75-96页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·压缩数据结构相关研究 | 第76-79页 |
| ·超图的研究 | 第76-77页 |
| ·其他压缩数据结构 | 第77-79页 |
| ·基于超图的推导 | 第79-81页 |
| ·翻译规则 | 第79页 |
| ·基于超图的半环（semiring）分析 | 第79-81页 |
| ·基于超图的训练 | 第81-86页 |
| ·训练方法 | 第81-83页 |
| ·计算训练中特征权重 | 第83-86页 |
| ·基于超图解码方法 | 第86-90页 |
| ·计算解码中的特征 | 第86-88页 |
| ·解码算法 | 第88-90页 |
| ·实验 | 第90-95页 |
| ·第一个阶段解码 | 第90-91页 |
| ·第二个阶段解码 | 第91-94页 |
| ·第三个阶段解码 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 多语法模型融合的机器翻译 | 第96-113页 |
| ·引言 | 第96-97页 |
| ·成员语法模型 | 第97-99页 |
| ·融合策略 | 第99-101页 |
| ·翻译模型 | 第99页 |
| ·基于超图的融合 | 第99-101页 |
| ·解码框架 | 第101-107页 |
| ·伪歧义解码 | 第101-103页 |
| ·一致性解码 | 第103-104页 |
| ·两种解码方法的结合 | 第104-107页 |
| ·基于大规模语料的实验 | 第107-111页 |
| ·系统设置 | 第107页 |
| ·CWMT09 评测语料的实验 | 第107-109页 |
| ·NIST09 评测语料的实验 | 第109-111页 |
| ·本章小结 | 第111-113页 |
| 结论 | 第113-116页 |
| 参考文献 | 第116-130页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第130-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 个人简历 | 第133页 |
