基于短语的藏汉在线翻译系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文工作及组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第13-23页 |
| 2.1 典型的机器翻译方法介绍 | 第13-15页 |
| 2.1.1 基于规则的机器翻译方法 | 第13-14页 |
| 2.1.2 基于记忆的机器翻译方法 | 第14页 |
| 2.1.3 基于神经网络的机器翻译方法 | 第14页 |
| 2.1.4 基于实例的机器翻译方法 | 第14页 |
| 2.1.5 基于统计的机器翻译方法 | 第14-15页 |
| 2.2 统计机器翻译的框架模型 | 第15-17页 |
| 2.2.1 对数线性模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 噪声信道模型 | 第16-17页 |
| 2.3 统计机器翻译的平滑技术 | 第17-19页 |
| 2.4 藏汉机器翻译的评测技术 | 第19-22页 |
| 2.4.1 BLEU方法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 NIST方法 | 第21页 |
| 2.4.3 GTM方法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于短语的藏汉在线翻译系统工作原理 | 第23-30页 |
| 3.1 系统框架 | 第23-24页 |
| 3.2 藏语预处理 | 第24-25页 |
| 3.3 汉语语言模型 | 第25-26页 |
| 3.3.1 汉语语言模型 | 第25-26页 |
| 3.3.2 汉语语言模型的训练 | 第26页 |
| 3.4 藏汉短语翻译模型 | 第26-27页 |
| 3.5 解码 | 第27-28页 |
| 3.6 藏汉在线翻译 | 第28-29页 |
| 3.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于短语的藏汉在线翻译系统实现 | 第30-47页 |
| 4.1 系统运行环境 | 第30页 |
| 4.2 开源工具介绍 | 第30-32页 |
| 4.2.1 语言模型训练工具IRSTLM | 第30页 |
| 4.2.2 词语对齐工具GIZA++ | 第30-31页 |
| 4.2.3 翻译模型训练工具Moses | 第31页 |
| 4.2.4 藏汉机器翻译自动评测工具Mteval | 第31页 |
| 4.2.5 搭建藏汉在线翻译系统工具XMLRPC | 第31-32页 |
| 4.3 基于短语的藏汉在线翻译系统搭建 | 第32-44页 |
| 4.3.1 准备藏汉双语对齐语料库 | 第32-34页 |
| 4.3.2 藏汉双语语料预处理 | 第34-35页 |
| 4.3.3 训练汉语语言模型 | 第35-37页 |
| 4.3.4 训练藏汉短语翻译模型 | 第37-41页 |
| 4.3.5 构建藏汉解码器 | 第41-43页 |
| 4.3.6 搭建基于短语的藏汉在线翻译系统 | 第43页 |
| 4.3.7 系统的特点和优势 | 第43-44页 |
| 4.4 融合词典信息的藏汉短语翻译模型 | 第44-45页 |
| 4.5 自动评测结果 | 第45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 实验与分析 | 第47-53页 |
| 5.1 实验数据 | 第47页 |
| 5.2 实验与结果分析 | 第47-52页 |
| 5.2.1 训练的短语翻译模型 | 第47-52页 |
| 5.2.2 融入扩展词典后的对比实验 | 第52页 |
| 5.3 结论 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
