| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·课题提出 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·相关工作 | 第12-18页 |
| ·基于模块化概率模型的日英音译 | 第13页 |
| ·基于规则的英汉音译 | 第13-14页 |
| ·基于决策树的英韩双向音译 | 第14-15页 |
| ·基于双流(Bi-Stream)HMM对数线性块模型的阿英音译 | 第15-17页 |
| ·基于信源通道的英汉音译 | 第17-18页 |
| ·本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·本文结构组织 | 第19-20页 |
| 第二章 DOM英汉音译方法 | 第20-26页 |
| ·基于字形的DOM音译框架的描述 | 第20-22页 |
| ·符号定义 | 第20-21页 |
| ·公式表示 | 第21-22页 |
| ·音译模型 | 第22-24页 |
| ·DOM下的n-gram音译模型 | 第22-23页 |
| ·DOM下的噪声通道模型 | 第23-24页 |
| ·两种音译模型的比较 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 音译单元的对齐 | 第26-39页 |
| ·英汉名字的所有对齐方式 | 第26-27页 |
| ·EM算法在英汉音译单元上对齐的应用 | 第27-31页 |
| ·EM算法基本原理 | 第27-28页 |
| ·问题描述 | 第28-29页 |
| ·EM算法实现 | 第29-31页 |
| ·基于音节首字母匹配的对齐 | 第31-34页 |
| ·基于音节首字母匹配的音译单元对齐方法 | 第31-33页 |
| ·启发式规则 | 第33-34页 |
| ·两种对齐算法的比较 | 第34-35页 |
| ·实验 | 第35-37页 |
| ·实验语料 | 第35页 |
| ·评价标准 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-37页 |
| ·结果分析 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 解码 | 第39-54页 |
| ·viterbi算法解码 | 第39-42页 |
| ·C2E状态转换图 | 第39-40页 |
| ·viterbi解码分析 | 第40页 |
| ·viterbi在C2E中的实现 | 第40-42页 |
| ·平滑算法 | 第42-43页 |
| ·E2C解码 | 第43-48页 |
| ·英语名字的切分 | 第44页 |
| ·E2C状态转换图 | 第44-45页 |
| ·E2C的viterbi实现 | 第45-48页 |
| ·C2E和E2C的解码比较 | 第48页 |
| ·实验 | 第48-52页 |
| ·英汉双向音译系统 | 第48-49页 |
| ·实验语料 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51-52页 |
| ·结果分析 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 利用统计机器翻译的方法实现音译 | 第54-68页 |
| ·音译模型 | 第55-58页 |
| ·语言模型 | 第58页 |
| ·解码 | 第58-60页 |
| ·系统评价 | 第60-61页 |
| ·权重训练模型 | 第61-62页 |
| ·实验 | 第62-66页 |
| ·实验工具与语料 | 第62-63页 |
| ·实验中间数据 | 第63-64页 |
| ·实验结果 | 第64-65页 |
| ·结果比较与分析 | 第65-66页 |
| ·两个音译模型的比较 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本文总结 | 第68页 |
| ·未来研究方向 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读学位期间本人公开发表的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 详细摘要 | 第78-80页 |