一种大型语料库多层次特征索引检索算法的设计与实现
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·机器翻译的发展状况 | 第6-7页 |
| ·机器翻译技术分类 | 第7-10页 |
| ·基于规则的方法 | 第7-8页 |
| ·基于语料库的方法 | 第8-9页 |
| ·各方法比较讨论 | 第9-10页 |
| ·系统介绍 | 第10-16页 |
| ·项目概况 | 第10-11页 |
| ·辅助翻译系统设计思想 | 第11-13页 |
| ·辅助翻译系统功能结构 | 第13-16页 |
| 第二章 算法总体设计 | 第16-21页 |
| ·问题分析 | 第16页 |
| ·CBR原理 | 第16-18页 |
| ·设计考虑 | 第18-19页 |
| ·算法总体结构 | 第19-21页 |
| 第三章 多层次特征索引模式库 | 第21-30页 |
| ·设计考虑 | 第21页 |
| ·模式的收集与预处理 | 第21-24页 |
| ·模式收集 | 第21-22页 |
| ·词法分析 | 第22-24页 |
| ·模式库的索引结构 | 第24-26页 |
| ·词索引 | 第24-25页 |
| ·长度标注 | 第25-26页 |
| ·模式库求精 | 第26页 |
| ·系统优化 | 第26-30页 |
| ·分级索引 | 第26-27页 |
| ·存储优化 | 第27-29页 |
| ·压缩 | 第29-30页 |
| 第四章 实例模式检索算法 | 第30-41页 |
| ·算法考虑 | 第30-31页 |
| ·词法相似度计算 | 第31-36页 |
| ·语句分词与词法标注 | 第31-32页 |
| ·DP问题定义 | 第32-34页 |
| ·DP问题求解过程 | 第34-36页 |
| ·长度相似度计算 | 第36页 |
| ·信息熵计算 | 第36-37页 |
| ·算法描述 | 第37-39页 |
| ·自动学习 | 第39-41页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| ·实验描述 | 第41-42页 |
| ·实验准备 | 第41页 |
| ·实验设置 | 第41页 |
| ·评估指标 | 第41-42页 |
| ·实验过程 | 第42-43页 |
| ·实验数据统计 | 第43-45页 |
| ·相似度阈值设置对翻译效果的影响 | 第43-44页 |
| ·实例模式库规模对翻译效果的影响 | 第44-45页 |
| ·翻译时间统计 | 第45页 |
| ·软件性能分析 | 第45-47页 |
| ·有效性 | 第45-46页 |
| ·移植性 | 第46页 |
| ·扩展性 | 第46-47页 |
| 第六章 结论与展望 | 第47-49页 |
| ·工作总结 | 第47页 |
| ·存在的问题 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |
