中文机构名称及地址的汉英翻译方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·本文研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| ·研究的背景 | 第9-10页 |
| ·研究的意义 | 第10-11页 |
| ·命名实体翻译研究的现状和分析 | 第11-16页 |
| ·通用机器翻译研究现状 | 第11-14页 |
| ·命名实体翻译的相关研究 | 第14-16页 |
| ·本文的主要研究内容和组织 | 第16-18页 |
| 第2章 基于统计的机构名称翻译方法研究 | 第18-31页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·基于统计的机器翻译方法的总体框架 | 第18-22页 |
| ·基于信源信道模型的统计机器翻译方法 | 第18-20页 |
| ·基于平行概率语法的统计机器翻译方法 | 第20-21页 |
| ·基于最大熵的统计机器翻译方法 | 第21-22页 |
| ·基于分字和分词混合知识的机构名称翻译方法 | 第22-28页 |
| ·基于混合知识的机构名称翻译原理 | 第23-25页 |
| ·基于混合知识的命名实体统计翻译对比实验及分析 | 第25-28页 |
| ·中文机构名称统计翻译分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 中文地址汉英翻译规则的自动获取 | 第31-51页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·等价翻译短语的定义及获取 | 第32-36页 |
| ·等价翻译短语的定义 | 第32-33页 |
| ·等价翻译短语的获取 | 第33-36页 |
| ·翻译等价对的翻译规则表示 | 第36-40页 |
| ·翻译规则的描述内容 | 第36-38页 |
| ·面向翻译等价对的地址翻译规则 | 第38-40页 |
| ·基于转换错误驱动的翻译规则自动学习 | 第40-50页 |
| ·基于规则求精的冲突消解的思想 | 第40-42页 |
| ·基于转换错误驱动的翻译规则自动学习方法 | 第42-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 中文机构名称汉英翻译知识的自动获取 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·机构性质关键词获取 | 第52-54页 |
| ·机构性质关键词抽取的相关说明 | 第52-53页 |
| ·机构性质关键词抽取方法 | 第53-54页 |
| ·机构名称双语词典获取 | 第54-59页 |
| ·双语对齐概述 | 第54-56页 |
| ·利用双语对齐获取机构名称翻译专用词典 | 第56-57页 |
| ·机构名称分词 | 第57-59页 |
| ·机构名称经营范围字段固定搭配获取 | 第59-62页 |
| ·固定搭配抽取的相关说明 | 第59-60页 |
| ·机构名称经营范围字段固定搭配抽取方法 | 第60-62页 |
| ·机构名称翻译模板获取 | 第62-64页 |
| ·机构名称翻译模板抽取的意义 | 第62-63页 |
| ·机构名称翻译模板抽取方法 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 中文机构名称及地址汉英翻译系统设计实现 | 第65-76页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·中文机构名称汉英翻译系统 | 第65-69页 |
| ·中文机构名称汉英翻译系统设计 | 第65-68页 |
| ·实验结果及相关分析 | 第68-69页 |
| ·中文地址汉英翻译系统 | 第69-75页 |
| ·中文地址汉英翻译系统设计 | 第69-73页 |
| ·实验结果及相关分析 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录 | 第82-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
