| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 人工神经网络 | 第11-12页 |
| 1.2 人工神经网络与机器翻译 | 第12-13页 |
| 1.3 蒙汉机器翻译发展及现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第14页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 注意力神经网络翻译系统概述 | 第16-27页 |
| 2.1 基本的Encoder-Decoder结构 | 第16-19页 |
| 2.1.1 Recurrent Neural Network | 第16-17页 |
| 2.1.2 Encoder and Decoder | 第17-19页 |
| 2.1.3 模型训练 | 第19页 |
| 2.2 注意力神经网络机制 | 第19-22页 |
| 2.2.1 注意力机制概述 | 第20页 |
| 2.2.2 注意力机制下的Encoder和Decoder | 第20-22页 |
| 2.3 隐层单元结构 | 第22-25页 |
| 2.3.1 常见结构 | 第22-25页 |
| 2.3.2 其他结构 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 蒙古文词向量预训练 | 第27-35页 |
| 3.1 词向量概述 | 第27-28页 |
| 3.1.1 One-hot Representation | 第27页 |
| 3.1.2 Distributional Representation | 第27-28页 |
| 3.2 词向量模型 | 第28-32页 |
| 3.2.1 CBOW模型 | 第28-30页 |
| 3.2.2 Skip-gram模型 | 第30-31页 |
| 3.2.3 word2vec工具介绍 | 第31-32页 |
| 3.3 蒙古文词向量表达 | 第32-34页 |
| 3.3.1 各词向量表达的比较 | 第33页 |
| 3.3.2 词向量不同模型的比较 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于字典的蒙古文词切分 | 第35-43页 |
| 4.1 蒙古文概述 | 第35页 |
| 4.2 基于字典的蒙古文词切分 | 第35-41页 |
| 4.2.1 词缀切分 | 第36-37页 |
| 4.2.2 词干切分 | 第37-40页 |
| 4.2.3 格的附加成分切分 | 第40-41页 |
| 4.3 实验和分析 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 蒙古文特征提取 | 第43-51页 |
| 5.1 蒙古文特征概述 | 第43页 |
| 5.2 蒙古文特征提取 | 第43-46页 |
| 5.2.1 离散的特征提取 | 第43-44页 |
| 5.2.2 连续的特征提取 | 第44-46页 |
| 5.3 蒙古文特征融合 | 第46-48页 |
| 5.3.1 融合方案一 | 第47-48页 |
| 5.3.2 融合方案二 | 第48页 |
| 5.4 实验与分析 | 第48-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 系统优化及实验总结 | 第51-60页 |
| 6.1 系统概述 | 第51页 |
| 6.2 系统体系结构 | 第51-52页 |
| 6.3 相关优化 | 第52-57页 |
| 6.3.1 Word2vec嵌入 | 第53页 |
| 6.3.2 字切分嵌入 | 第53-54页 |
| 6.3.3 BLEU自动评测 | 第54页 |
| 6.3.4 Shuffle | 第54-55页 |
| 6.3.5 模型存储优化 | 第55-57页 |
| 6.4 实验总结 | 第57-59页 |
| 6.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 结论与未来研究方向 | 第60-62页 |
| 7.1 相关结论 | 第60页 |
| 7.2 未来工作 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
