面向机器翻译的口语标点加注技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·背景 | 第7-8页 |
| ·重要性 | 第8-9页 |
| ·国内外发展状况 | 第9-12页 |
| ·国外发展概况 | 第9-10页 |
| ·国内发展概况 | 第10页 |
| ·语音机器翻译系统 | 第10-12页 |
| ·研究内容及目标 | 第12页 |
| ·论文安排 | 第12-14页 |
| 2 理论背景 | 第14-19页 |
| ·机器翻译理论综述 | 第14-15页 |
| ·机器翻译系统构成 | 第14页 |
| ·机器翻译的方法 | 第14-15页 |
| ·标点加注问题 | 第15-16页 |
| ·问题的提出 | 第15-16页 |
| ·问题的实质 | 第16页 |
| ·统计模型概述 | 第16-19页 |
| ·HMM模型 | 第17页 |
| ·模型选择 | 第17-19页 |
| 3 基于最大熵的标点加注算法 | 第19-35页 |
| ·标注粒度和标注集 | 第19页 |
| ·最大熵模型 | 第19-24页 |
| ·信息熵理论基础 | 第19-21页 |
| ·标点加注举例 | 第21-22页 |
| ·最大熵原理 | 第22-24页 |
| ·特征 | 第24-29页 |
| ·特征的组成 | 第24-26页 |
| ·影响符号标注的信息 | 第26页 |
| ·特征模板 | 第26-27页 |
| ·最大熵的特征生成 | 第27-28页 |
| ·特征选取 | 第28-29页 |
| ·模型参数估计 | 第29-32页 |
| ·GIS算法 | 第29-30页 |
| ·IIS算法 | 第30页 |
| ·牛顿迭代法 | 第30-31页 |
| ·参数估计的平滑 | 第31-32页 |
| ·解码 | 第32-34页 |
| ·单点分类解码 | 第32-33页 |
| ·Viterbi算法 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 算法实现与集成 | 第35-43页 |
| ·总体设计架构 | 第35-36页 |
| ·标点加注算法实现 | 第36-41页 |
| ·训练部分 | 第36-40页 |
| ·测试部分 | 第40-41页 |
| ·系统集成 | 第41-43页 |
| 5 实验 | 第43-53页 |
| ·实验条件 | 第43页 |
| ·实验设计 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-49页 |
| ·评测标准 | 第44页 |
| ·实验过程 | 第44-49页 |
| ·标注结果翻译实例 | 第49-51页 |
| ·翻译质量评价 | 第51-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
