统计机器翻译中的词对齐研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 1 绪论 | 第13-31页 |
| ·研究背景 | 第13-16页 |
| ·机器翻译需求 | 第13-15页 |
| ·机器翻译概述 | 第15-16页 |
| ·统计机器翻译的相关研究 | 第16-21页 |
| ·翻译知识的获取 | 第16-17页 |
| ·翻译框架的建立 | 第17-18页 |
| ·翻译规则的演化 | 第18-21页 |
| ·词对齐的相关研究 | 第21-27页 |
| ·生成式词对齐学习方法 | 第22-23页 |
| ·判别式词对齐学习方法 | 第23-26页 |
| ·判别式词对齐面临的问题 | 第26-27页 |
| ·本文的主要工作 | 第27-29页 |
| ·本文的组织结构 | 第29-31页 |
| 2 基于LGFN文法的结构化词对齐融合模型 | 第31-49页 |
| ·引言 | 第31-34页 |
| ·词对齐搜索问题概述 | 第31-34页 |
| ·词对齐融合问题 | 第34页 |
| ·ITG的结构性歧义问题 | 第34-40页 |
| ·ITG约束下的词对齐空间 | 第35-36页 |
| ·结构性歧义的定义 | 第36页 |
| ·结构化歧义的产生原因 | 第36-38页 |
| ·LGFN文法 | 第38-40页 |
| ·基于LGFN的词对齐融合框架 | 第40-44页 |
| ·框架概述 | 第40-41页 |
| ·基于对数线性模型的词对齐融合建模 | 第41-43页 |
| ·基于MIRA的模型参数训练 | 第43-44页 |
| ·实验及其分析 | 第44-47页 |
| ·模拟实验 | 第44-46页 |
| ·判别式学习实验 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 3 同步句法分析中的假设剪枝技术 | 第49-65页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·背景介绍 | 第50-53页 |
| ·符号约定 | 第50-51页 |
| ·同步句法分析 | 第51-52页 |
| ·双语区间剪枝方法 | 第52-53页 |
| ·假设剪枝技术 | 第53-56页 |
| ·基本思想 | 第53-54页 |
| ·解决方案 | 第54-55页 |
| ·利用词对齐融合的剪枝 | 第55-56页 |
| ·非单调情况下的搜索 | 第56-58页 |
| ·非单调性问题及其处理策略 | 第56-57页 |
| ·改进的搜索算法 | 第57-58页 |
| ·实验及其分析 | 第58-64页 |
| ·学习框架 | 第58-59页 |
| ·实验数据与工具 | 第59页 |
| ·区间剪枝和假设剪枝对比实验 | 第59-61页 |
| ·加入并集作为剪枝约束 | 第61-62页 |
| ·统计机器翻译实验 | 第62-63页 |
| ·词对齐结果分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 4 一种半监督的词对齐融合框架 | 第65-79页 |
| ·引言 | 第65-67页 |
| ·基于二元分类的词对齐融合 | 第67-70页 |
| ·二元分类问题 | 第67页 |
| ·词对齐融合问题 | 第67-68页 |
| ·学习模型和特征 | 第68-70页 |
| ·半监督方法及其应用 | 第70-73页 |
| ·Tri-training算法 | 第70-71页 |
| ·基于采样的Tri-training算法 | 第71-73页 |
| ·实验及其分析 | 第73-78页 |
| ·实验数据和评价方法 | 第73-74页 |
| ·词对齐结果对比 | 第74-76页 |
| ·样本数量对学习性能的影响 | 第76-77页 |
| ·统计机器翻译实验 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 5 一种错误敏感的词对齐评价标准 | 第79-95页 |
| ·引言 | 第79-81页 |
| ·词对齐研究 | 第79-80页 |
| ·词对齐错误率 | 第80-81页 |
| ·对齐错误与短语抽取 | 第81-85页 |
| ·短语抽取 | 第81-82页 |
| ·词对齐的错误分析 | 第82-85页 |
| ·改进的词对齐评价标准 | 第85-87页 |
| ·符号说明 | 第85页 |
| ·单词的ESAER | 第85-86页 |
| ·单句和多句的ESAER | 第86-87页 |
| ·函数和参数设置 | 第87页 |
| ·实验及其分析 | 第87-92页 |
| ·实验设计 | 第87页 |
| ·实验数据和工具 | 第87-88页 |
| ·AER与BLEU的相关性实验 | 第88-89页 |
| ·ESAER与BLEU的相关性 | 第89-92页 |
| ·本章小结 | 第92-95页 |
| 6 总结与展望 | 第95-97页 |
| ·本文的主要贡献 | 第95-96页 |
| ·未来的研究方向 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 攻读博士期间发表的论文和参加的项目 | 第109-113页 |
