基于字形的英汉机器音译改进研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·相关研究综述 | 第11-18页 |
| ·传统的机器音译方法 | 第11-15页 |
| ·近期机器音译研究概况 | 第15-16页 |
| ·音译模型改进方向的研究 | 第16-17页 |
| ·音译中应用新资源的研究 | 第17-18页 |
| ·音译性能评价新方式的研究 | 第18页 |
| ·机器音译存在的问题 | 第18-19页 |
| ·本文的主要内容及其组织 | 第19-21页 |
| 第2章 基于字形的英汉机器音译方法 | 第21-32页 |
| ·基于语音和基于字形的机器音译方法介绍及分析 | 第21-23页 |
| ·基于语音的机器音译方法 | 第21-22页 |
| ·基于字形的机器音译方法 | 第22-23页 |
| ·基于字形的英汉机器音译框架 | 第23-27页 |
| ·基于字形音译框架的具体描述 | 第23-24页 |
| ·NCM音译模型 | 第24-26页 |
| ·JSCM音译模型 | 第26页 |
| ·JSCM音译模型和NCM模型的比较 | 第26-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-30页 |
| ·实验数据及方法 | 第27页 |
| ·实验结果 | 第27-29页 |
| ·结果分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于判别学习的英汉音译单元对齐 | 第32-45页 |
| ·基于EM算法的英汉音译单元对齐 | 第32-34页 |
| ·判别学习理论基础 | 第34-38页 |
| ·最大熵模型 | 第35-37页 |
| ·Log-linear模型 | 第37-38页 |
| ·基于判别学习的英汉音译单元对齐 | 第38-42页 |
| ·基于判别学习的音译框架 | 第38-40页 |
| ·判别式模型特征选择 | 第40-41页 |
| ·解码 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-44页 |
| ·实验数据 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 判别学习框架下的半指导英汉机器音译对齐 | 第45-53页 |
| ·半指导英汉机器音译单元对齐 | 第45-47页 |
| ·半指导机器学习方法 | 第45-46页 |
| ·基于半指导学习的音译单元对齐 | 第46-47页 |
| ·基于错误驱动的半指导标注数据选取 | 第47-51页 |
| ·标注数据选取策略 | 第47-50页 |
| ·标注数据 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第51页 |
| ·结果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 附录1 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
