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基于神经网络的维汉机器翻译研究

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 研究背景第7-8页
    1.2 研究意义第8-9页
    1.3 研究现状第9-10页
    1.4 本文组织结构第10-11页
第二章 相关研究方法与理论介绍第11-25页
    2.1 基于规则的机器翻译第11-12页
    2.2 基于实例的机器翻译第12-13页
    2.3 基于统计的机器翻译第13-20页
        2.3.1 基于统计的机器翻译方法概述第14-17页
        2.3.2 统计机器翻译系统流程第17-20页
    2.4 深度学习相关理论和神经机器翻译第20-24页
        2.4.1 深度学习概述第20-21页
        2.4.2 常用的神经网络模型第21-23页
        2.4.3 神经机器翻译第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 基于神经网络的维汉机器翻译研究第25-37页
    3.1 门控神经单元与神经机器翻译第25-26页
    3.2 词向量与神经机器翻译第26页
    3.3 神经网络的维汉机器翻译第26-29页
    3.4 基于深层神经网络的字节对编码及单词的维汉机器翻译模型第29-31页
        3.4.1 BytePairEncoding算法第30-31页
        3.4.2 LinearAssociativeUnit(LAU)第31页
    3.5 实验第31-36页
        3.5.1 实验环境及相关参数介绍第32-33页
        3.5.2 实验结果第33-34页
        3.5.3 实验结果分析第34-36页
    3.6 本章小结第36-37页
第四章 多引擎维汉翻译系统第37-44页
    4.1 负载均衡第37-40页
        4.1.1 相关概念介绍第37-38页
        4.1.2 负载均衡的实现步骤第38-40页
    4.2 多引擎维汉机器翻译系统第40-42页
        4.2.1 多引擎维汉机器翻译系统框架第40-41页
        4.2.2 翻译系统接口调用说明第41-42页
    4.3 实验第42-43页
        4.3.1 实验设置及实验结果第42页
        4.3.2 实验分析第42-43页
    4.4 本章小结第43-44页
第五章 总结与展望第44-46页
    5.1 总结第44-45页
    5.2 展望第45-46页
参考文献第46-51页
攻读学位期间的科研成果第51-52页
致谢第52-53页

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