| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 前言 | 第14-31页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.1.1 翻译需求 | 第14-15页 |
| 1.1.2 机器翻译 | 第15-16页 |
| 1.2 统计机器翻译 | 第16-22页 |
| 1.2.1 翻译框架 | 第16-18页 |
| 1.2.2 语言模型 | 第18-19页 |
| 1.2.3 翻译模型 | 第19-20页 |
| 1.2.4 权重训练 | 第20-21页 |
| 1.2.5 翻译结果评价 | 第21-22页 |
| 1.3 机器翻译领域自适应研究现状 | 第22-26页 |
| 1.3.1 统计机器翻译模型自适应 | 第24-25页 |
| 1.3.2 统计机器翻译权重自适应 | 第25-26页 |
| 1.4 机器翻译领域自适应研究存在的问题 | 第26-28页 |
| 1.5 论文研究内容及组织结构 | 第28-31页 |
| 第二章 利用隐式领域信息的模型自适应 | 第31-48页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 神经网络模型介绍 | 第32-35页 |
| 2.2.1 前向反馈神经网络语言模型 | 第32-35页 |
| 2.2.2 前向反馈神经网络联合模型 | 第35页 |
| 2.3 利用神经网络语言模型的直接解码方法 | 第35-37页 |
| 2.3.1 神经网络语言模型直接解码的缓存策略 | 第35页 |
| 2.3.2 神经网络语言模型输出层归一化影响的研究 | 第35-36页 |
| 2.3.3 神经网络语言模型基于词类的细化方法 | 第36-37页 |
| 2.4 开发数据微调模型自适应方法 | 第37页 |
| 2.5 实验 | 第37-45页 |
| 2.5.1 实验设置 | 第38-39页 |
| 2.5.2 神经网络语言直接解码结果 | 第39-43页 |
| 2.5.3 开发数据微调的模型自适应结果 | 第43-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 攻读博士学位期间完成的学术成果 | 第47-48页 |
| 第三章 利用显式领域信息的模型自适应 | 第48-63页 |
| 3.1 引言 | 第48-50页 |
| 3.2 融入话题信息的神经网络语言模型 | 第50-52页 |
| 3.2.1 基于话题最大分量样本采样 | 第51-52页 |
| 3.2.2 基于话题聚类样本采样 | 第52页 |
| 3.3 基于多项式Logistic回归的目标话题预测 | 第52页 |
| 3.4 基于前向反馈神经网络的源端联合表示学习 | 第52-53页 |
| 3.5 实验 | 第53-61页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第54页 |
| 3.5.2 话题神经网络语言模型结果 | 第54-55页 |
| 3.5.3 目标话题预测模型评价 | 第55-57页 |
| 3.5.4 机器翻译性能评价 | 第57-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 攻读博士学位期间完成的学术成果 | 第62-63页 |
| 第四章 基于静态开发数据的权重自适应研究 | 第63-81页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 基于交叉熵的语言模型权重自适应 | 第64-67页 |
| 4.2.1 机器翻译任务的语言模型权重估计偏差 | 第64-65页 |
| 4.2.2 基于交叉熵的动态语言模型权重自适应方法 | 第65-67页 |
| 4.3 直导式最小错误率训练 | 第67-69页 |
| 4.3.1 直导式最小错误率训练方法 | 第67-68页 |
| 4.3.2 直导式最小错误率训练方法内部循环的停止准则 | 第68页 |
| 4.3.3 基于最小贝叶斯风险的翻译结果选择 | 第68-69页 |
| 4.4 实验 | 第69-77页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第69-70页 |
| 4.4.2 语言模型权重自适应实验结果 | 第70-75页 |
| 4.4.3 直导式最小错误率训练实验结果 | 第75-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 攻读博士学位期间完成的学术成果 | 第78-81页 |
| 第五章 基于动态开发数据的权重自适应研究 | 第81-91页 |
| 5.1 引言 | 第81-82页 |
| 5.2 基于特征向量的数据相似度计算 | 第82-83页 |
| 5.3 动态开发数据构造方法 | 第83-85页 |
| 5.3.1 开发数据预先构造方法 | 第83-84页 |
| 5.3.2 开发数据集合逐句构造方法 | 第84-85页 |
| 5.4 实验 | 第85-89页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第85-86页 |
| 5.4.2 开发数据预先构造方法结果 | 第86-88页 |
| 5.4.3 开发数据逐句构造方法结果 | 第88-89页 |
| 5.5 本章小结 | 第89页 |
| 攻读博士学位期间完成的学术成果 | 第89-91页 |
| 第六章 总结和展望 | 第91-93页 |
| 6.1 论文的主要工作 | 第91-92页 |
| 6.2 进一步的工作 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 攻读博士期间发表/录用论文和参加科研项目 | 第109-112页 |
