融合主题的汉语—纳西的统计机器翻译方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织 | 第16-19页 |
| 第二章 统计机器翻译方法 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基于词的翻译模型 | 第19-21页 |
| 2.3 基于短语的统计机器翻译方法 | 第21-22页 |
| 2.4 基于句法的统计机器翻译方法 | 第22-26页 |
| 2.4.1 基于形式化句法的翻译方法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于语言学语法的翻译方法 | 第23-26页 |
| 2.5 翻译模型框架和常用特征函数 | 第26页 |
| 2.5.1 对数线性模型 | 第26页 |
| 2.5.2 特征函数 | 第26页 |
| 2.6 机器翻译评测方法 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于词义归纳模型的统计机器翻译方法 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 词义归纳和词义标注 | 第29-34页 |
| 3.2.1 LDA模型 | 第29-31页 |
| 3.2.1.1 模型介绍 | 第30页 |
| 3.2.1.2 Gibbs抽样 | 第30-31页 |
| 3.2.2 词义归纳 | 第31-33页 |
| 3.2.3 词义标注 | 第33-34页 |
| 3.3 词义归纳的翻译模型 | 第34-37页 |
| 3.3.1 模型 | 第34页 |
| 3.3.2 训练 | 第34-35页 |
| 3.3.3 解码 | 第35-37页 |
| 3.4 实验 | 第37-39页 |
| 3.4.1 实验数据及工具 | 第37-38页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于主题相似度的统计机器翻译方法 | 第41-49页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 主题相似度模型 | 第41-44页 |
| 4.2.1 主题相似 | 第43页 |
| 4.2.2 主题敏感 | 第43-44页 |
| 4.3 规则的主题评估 | 第44-45页 |
| 4.4 解码 | 第45页 |
| 4.5 实验 | 第45-47页 |
| 4.5.1 实验数据及工具 | 第46页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 融合主题相似度的翻译模型的原型系统 | 第49-51页 |
| 5.1 系统开发背景 | 第49页 |
| 5.2 系统开发所需工具及资源 | 第49页 |
| 5.2.1 基础开源工具 | 第49页 |
| 5.2.2 语料 | 第49页 |
| 5.3 系统 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结和展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-63页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 附录B 攻读硕士期间参与项目 | 第64-65页 |
| 附录C 申请软件的著作权 | 第65页 |
