| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 基于神经网络的蒙汉机器翻译研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 神经网络机器翻译研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 蒙汉机器翻译研究现状 | 第14页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基于注意力机制的神经网络机器翻译模型 | 第16-21页 |
| 2.1 基于注意力机制的神经网络机器翻译模型 | 第16-18页 |
| 2.2 注意力机制翻译模型在蒙汉翻译任务上的关键研究 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 融合基于统计方法的词对齐的注意力神经网络翻译模型 | 第21-32页 |
| 3.1 基于统计方法的词对齐模型 | 第21-22页 |
| 3.2 基于规则的调序模型 | 第22-24页 |
| 3.3 指导对齐模型 | 第24-26页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第26-30页 |
| 3.4.1 实验数据及参数配置 | 第26-27页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第27-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于语义相似度的集外词替换方法 | 第32-40页 |
| 4.1 集外词的研究现状 | 第32-33页 |
| 4.2 基于语义相似度的集外词替换方法 | 第33-37页 |
| 4.2.1 词向量相关研究 | 第33-34页 |
| 4.2.2 基于语义相似度的集外词替换算法 | 第34-37页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 融合词性特征的词向量预训练方法 | 第40-46页 |
| 5.1 词向量预训练方法 | 第40页 |
| 5.2 融合词性特征的词向量预训练方法 | 第40-43页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第46页 |
| 6.2 本文研究展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第52页 |