基于神经网络机器翻译的机器译文质量估计研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 本文的研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 神经网络机器翻译模型 | 第11-14页 |
| 1.2.2 引入注意力机制的神经网络机器翻译模型 | 第14-16页 |
| 1.2.3 机器译文质量估计研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 机器翻译质量估计的基线方法 | 第20-28页 |
| 2.1 引言 | 第20-22页 |
| 2.1.1 预测目标 | 第20-21页 |
| 2.1.2 实验数据 | 第21页 |
| 2.1.3 评价指标 | 第21-22页 |
| 2.2 基线模型与特征 | 第22-24页 |
| 2.2.1 特征 | 第22-24页 |
| 2.2.2 模型 | 第24页 |
| 2.3 实验 | 第24-27页 |
| 2.3.1 词向量训练 | 第24-25页 |
| 2.3.2 实验设置 | 第25页 |
| 2.3.3 实验结果与分析 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 融合翻译知识的特征提取算法 | 第28-41页 |
| 3.1 引言 | 第28-30页 |
| 3.2 融合翻译知识的特征 | 第30-35页 |
| 3.2.1 模型 | 第30-32页 |
| 3.2.2 训练过程 | 第32-33页 |
| 3.2.3 实验结果和分析 | 第33-35页 |
| 3.3 引入约束的融合翻译知识的特征 | 第35-38页 |
| 3.3.1 约束算法描述 | 第36-37页 |
| 3.3.2 实验结果和分析 | 第37-38页 |
| 3.4 组合特征 | 第38-40页 |
| 3.4.1 特征 | 第38页 |
| 3.4.2 实验结果和分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 词级别的译文质量估计模型 | 第41-48页 |
| 4.1 引言 | 第41-43页 |
| 4.2 词级别的译文质量估计任务 | 第43页 |
| 4.3 词级别的译文质量估计模型 | 第43-47页 |
| 4.3.1 模型 | 第44-45页 |
| 4.3.2 实验结果和分析 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
