| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-13页 |
| 第二章 机器翻译及其辅助知识获取研究现状 | 第13-29页 |
| §2.1 机器翻译研究现状 | 第13-16页 |
| §2.2 机译知识辅助获取研究现状 | 第16-19页 |
| §2.3 预先辅助获取知识 | 第19-26页 |
| §2.3.1 辅助建立词典库 | 第20-24页 |
| §2.3.1.1 从语料库中提取词典信息 | 第20-22页 |
| §2.3.1.2 从MRD中提取词典信息 | 第22页 |
| §2.3.1.3 MRD与语料库相结合获取词典信息 | 第22-24页 |
| §2.3.2 获取规则信息 | 第24-26页 |
| §2.4 获取在线信息 | 第26-29页 |
| 第三章 IMT E/C中的知识辅助获取 | 第29-35页 |
| §3.1 IMT E/C的知识表示和翻译处理过程 | 第29-31页 |
| §3.2 研究背景 | 第31-35页 |
| 第四章 利用构词法辅助获取知识 | 第35-43页 |
| §4.1 英语词汇的构词特点 | 第35-36页 |
| §4.2 一些设定 | 第36-37页 |
| §4.3 后缀、前缀分析 | 第37页 |
| §4.4 算法 | 第37-41页 |
| §4.4.1 准备工作 | 第39-40页 |
| §4.4.2 分离后缀算法 | 第40页 |
| §4.4.3 分离前缀算法 | 第40-41页 |
| §4.4.4 后缀、前缀分离结果生成 | 第41页 |
| §4.5 用构词法提取信息的优点与局限性 | 第41-42页 |
| §4.6 进一步的讨论 | 第42-43页 |
| 第五章 基于语料库的知识辅助获取 | 第43-53页 |
| §5.1 动词在句子中的核心作用 | 第43页 |
| §5.2 动词在机译系统中的表示 | 第43-44页 |
| §5.3 从语料库中辅助获取动词信息的必要性 | 第44-45页 |
| §5.4 VIAAS的设计考虑和预备工作 | 第45-49页 |
| §5.5 VIAAS的实现算法 | 第49-53页 |
| §5.5.1 VIAAS算法过程 | 第49-50页 |
| §5.5.2 深层价信息的提取 | 第50-51页 |
| §5.5.3 一般格信息的提取 | 第51页 |
| §5.5.4 信息的归纳与总结 | 第51-53页 |
| 第六章 基于反馈信息的知识辅助获取 | 第53-66页 |
| §6.1 设计原理 | 第53-55页 |
| §6.1.1 翻译错误类型 | 第53-54页 |
| §6.1.2 翻译错误产生的原因 | 第54页 |
| §6.1.3 设计考虑 | 第54-55页 |
| §6.2 辅助获取机制 | 第55-59页 |
| §6.3 近似译文情况下的知识辅助获取 | 第59页 |
| §6.4 基于启发式信息的知识辅助获取 | 第59-66页 |
| §6.4.1 源、译文信息的获取 | 第60-61页 |
| §6.4.2 定位错误规则，产生启发式信息 | 第61-62页 |
| §6.4.3 获取启发式规则 | 第62-63页 |
| §6.4.4 完善规则库 | 第63-64页 |
| §6.4.5 验证修改，完善知识库 | 第64-66页 |
| 第七章 实验结果及分析 | 第66-72页 |
| §7.1 由构词法获取信息的实验结果及分析 | 第66-67页 |
| §7.2 VIAAS试验结果及评价 | 第67-69页 |
| §7.3 HIKAS实验结果及评价 | 第69-72页 |
| 第七章 结束语 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录1-3 | 第77-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |