| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第11-12页 |
| ·论文的组织 | 第12-13页 |
| 第二章 统计机器翻译理论介绍 | 第13-31页 |
| ·基于词的统计机器翻译系统 | 第13-14页 |
| ·基于短语的统计机器翻译系统 | 第14-15页 |
| ·基于句法的统计机器翻译 | 第15-20页 |
| ·基于形式化句法的统计机器翻译 | 第16-17页 |
| ·基于语言学句法的统计机器翻译 | 第17-20页 |
| ·模型框架和特征函数 | 第20-21页 |
| ·对数线性模型 | 第20-21页 |
| ·特征函数 | 第21页 |
| ·模型训练和解码 | 第21-28页 |
| ·模板抽取 | 第22-23页 |
| ·最小错误率训练算法 | 第23-24页 |
| ·解码 | 第24-25页 |
| ·机器翻译测评 | 第25-28页 |
| ·统计机器翻译领域重要开源工具 | 第28-31页 |
| ·第一个开源的统计机器翻译工具包 | 第28-29页 |
| ·语言模型训练工具 | 第29-30页 |
| ·机器翻译的自动评测工具 | 第30-31页 |
| 第三章 结合领域规则模板的统计翻译方法 | 第31-45页 |
| ·研究背景 | 第31-33页 |
| ·领域模板定义和扩展方法 | 第33-37页 |
| ·句式模板定义 | 第33-35页 |
| ·非句式模板 | 第35-37页 |
| ·领域平行语料库 | 第37-39页 |
| ·领域模板匹配算法 | 第39-42页 |
| ·基于依存句法的统计机器翻译过程 | 第39-40页 |
| ·模板匹配算法 | 第40-42页 |
| ·实验结果和对比 | 第42-45页 |
| ·BLEU值 | 第43页 |
| ·实验结果与对比 | 第43-45页 |
| 第四章 融合领域依存语言模型的解码优化 | 第45-51页 |
| ·研究背景和现状分析 | 第45页 |
| ·结合领域文本的基于依存句法关系的语言模型构建方法 | 第45-48页 |
| ·依存语法 | 第45页 |
| ·统计语言模型 | 第45-47页 |
| ·领域依存语言模型参数训练 | 第47-48页 |
| ·融合领域依存语言模型的解码优化 | 第48页 |
| ·实验结果及对比分析 | 第48-51页 |
| 第五章 面向医学领域统计机器翻译系统实现 | 第51-53页 |
| ·系统背景 | 第51页 |
| ·系统准备资源和工具 | 第51-52页 |
| ·基础开源工具 | 第51-52页 |
| ·领域规则模板及资源 | 第52页 |
| ·系统实现 | 第52-53页 |
| 第六章 总结及下一步工作 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·下一步工作 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的论文及申请软件的著作权 | 第61页 |