基于形态句法信息的短语翻译模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-25页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·句法分析概述 | 第9-12页 |
| ·机器翻译方法的发展综述 | 第12-23页 |
| ·基于规则的机器翻译 | 第12-13页 |
| ·基于统计的机器翻译 | 第13-21页 |
| ·多策略融合的机器翻译 | 第21-23页 |
| ·本文所做的工作与研究目的 | 第23页 |
| ·论文结构安排 | 第23-25页 |
| 第二章 Factored短语翻译模型 | 第25-38页 |
| ·短语统计翻译的模型概述 | 第25-28页 |
| ·语言模型 | 第25页 |
| ·短语翻译模型 | 第25-26页 |
| ·扭曲模型 | 第26页 |
| ·解码器 | 第26-28页 |
| ·基本短语的翻译模型 | 第28-33页 |
| ·短语翻译模型方法 | 第28-29页 |
| ·基本短语翻译模型构建方法 | 第29-33页 |
| ·Factored模型 | 第33-38页 |
| ·Factored翻译模型定义 | 第33-34页 |
| ·Factored模型与基本短语模型的关系 | 第34-36页 |
| ·Factored模型训练 | 第36-37页 |
| ·Factored翻译解码 | 第37-38页 |
| 第三章 依存句法分析 | 第38-55页 |
| ·结构句法理论 | 第38-39页 |
| ·依存句法分析中的配价理论 | 第39-43页 |
| ·配价理论的起源 | 第39页 |
| ·汉语配价理论的发展 | 第39-40页 |
| ·概率配价模式 | 第40-43页 |
| ·句法分析常见算法 | 第43-49页 |
| ·Chart算法 | 第43-45页 |
| ·Earley算法 | 第45页 |
| ·移进-规约算法 | 第45-46页 |
| ·CYK算法 | 第46-47页 |
| ·Tomita算法 | 第47-49页 |
| ·最大生成树算法 | 第49-55页 |
| ·最大生成树解码 | 第49-53页 |
| ·联机学习方法 | 第53页 |
| ·MIRA训练算法 | 第53-55页 |
| 第四章 基于形态句法信息的短语翻译模型 | 第55-62页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·蒙古语形态信息获取 | 第55-58页 |
| ·蒙古语及其形态特征 | 第55-57页 |
| ·形态特征信息提取 | 第57-58页 |
| ·汉语依存句法信息获取 | 第58-60页 |
| ·特征选取 | 第58-59页 |
| ·依存信息标注 | 第59-60页 |
| ·LOP-Factored模型构造 | 第60-61页 |
| ·对数选项池 | 第60页 |
| ·LOP-Factored模型构建 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 系统相关实验与分析 | 第62-71页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·句法分析实验 | 第62-66页 |
| ·句法分析实验数据 | 第62-64页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第64-66页 |
| ·翻译模型对比实验 | 第66-71页 |
| ·翻译模型实验语料 | 第66-67页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第67-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71页 |
| ·研究展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第79页 |
