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融合句法和谓词关联的汉语—纳西机器翻译研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.3 论文的研究内容第17-18页
    1.4 论文的组织第18-21页
第二章 基于条件随机场的纳西分词方法第21-29页
    2.1 引言第21页
    2.2 条件随机场模型的理论第21-23页
        2.2.1 条件随机场的定义第21-22页
        2.2.2 训练条件随机场第22-23页
        2.2.3 条件随机场的推导第23页
    2.3 基于条件随机场的纳西分词方法的思想第23页
    2.4 基于条件随机场的纳西字标注分词模型第23-27页
        2.4.1 纳西字的标注方法第23-24页
        2.4.2 特征模版定义第24页
        2.4.3 基于条件随机场的纳西分词模型第24-25页
        2.4.4 纳西分词系统的设计流程第25-26页
        2.4.5 纳西分词结果第26-27页
    2.5 实验及结果分析第27页
        2.5.1 实验数据集准备第27页
        2.5.2 分词结果对比第27页
    2.6 本章小结第27-29页
第三章 基于实体约束的纳西-汉语双语词语对齐方法第29-37页
    3.1 引言第29页
    3.2 基于实体约束的纳西-汉语词语对齐方法思想第29-30页
    3.3 基于实体约束的纳西-汉语双语词语对齐方法第30-35页
        3.3.1 基于IBM模型的纳西-汉语词语对齐方法第30-33页
        3.3.2 基于实体约束的纳西-汉语词语对齐方法第33-35页
            3.3.2.1 实体识别与标记替换第34页
            3.3.2.2 GIZA++重新对齐与标记还原第34-35页
    3.4 实验与结果分析第35-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 融合句法和谓词关联的汉语-纳西机器翻译方法第37-59页
    4.1 引言第37-38页
    4.2 融合句法和谓词关联的汉语-纳西翻译模型第38-44页
        4.2.1 上下文无关文法第38-39页
        4.2.2 汉语-纳西翻译模型相关特征第39-43页
            4.2.2.1 层次短语翻译模型常用特征第39页
            4.2.2.2 融合谓词关联的层次短语翻译模型特征第39-43页
        4.2.3 融合句法和谓词关联的汉语-纳西机器翻译模型第43-44页
    4.3 训练第44-50页
        4.3.1 初始短语抽取第44-46页
        4.3.2 层次短语规则抽取第46-48页
        4.3.3 层次短语规则打分第48-50页
    4.4 解码算法第50-51页
        4.4.1 解码算法第50-51页
        4.4.2 搜索和剪枝策略第51页
    4.5 机器翻译评测方法第51-55页
        4.5.1 人工的评测第51-52页
        4.5.2 自动评测第52-55页
    4.6 实验及结果分析第55-58页
        4.6.1 实验工具选取第55页
        4.6.2 BLEU值第55-56页
        4.6.3 实验结果及分析第56-58页
            4.6.3.1 实验数据集准备第56页
            4.6.3.2 实验结果及分析第56-58页
    4.7 本章小结第58-59页
第五章 融合句法和谓词关联的汉语-纳西机器翻译系统的实现第59-63页
    5.1 系统的开发背景第59页
    5.2 系统开发所需要的工具及资源第59-60页
        5.2.1 基础开源工具第59-60页
        5.2.2 语料以及所使用的语言模型训练工具第60页
    5.3 系统实现第60-62页
    5.4 本章小结第62-63页
第六章 总结及下一步工作第63-65页
    6.1 总结第63-64页
    6.2 下一步工作第64-65页
致谢第65-67页
参考文献第67-73页
附录A 攻读硕士学位期间发表的论文第73-75页
附录B 攻读硕士学位期间的软件著作权第75-77页
附录C 攻读硕士期间论文项目基金及参与项目第77页

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