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汉语自动分词及机器翻译研究

致谢第1-6页
内容提要第6-7页
绪论第7-11页
 §0-1 选题背景第7-8页
 §0-2 人工神经网络发展及其应用概况第8-9页
 §0-3 本论文的主要工作第9-11页
第一章 汉语自动分词研究综述及分析第11-20页
 §1-1 汉语自动分词研究的发展情况第11-16页
  §1-1-1 形式匹配分词法第12-13页
  §1-1-2 基于知识的分词法第13-16页
 §1-2 汉语自动分词研究中的困难第16-17页
 §1-3 “切分标志”在分词中的作用和地位第17-19页
 §1-4 小结第19-20页
第二章 汉语自动分词的专家系统方法第20-31页
 §2-1 语言歧义处理的一般原则及专家系统方法的优点第20-22页
  §2-1-1 语言歧义处理的一般原则第20-21页
  §2-1-2 专家系统方法的优点第21-22页
 §2-2 歧义切分现象的语法基础及其粗分类第22-24页
 §2-3 交集型歧义词处理策略第24-28页
 §2-4 多义组合型歧义词处理策略第28-29页
 §2-5 混合型歧义词处理策略第29-30页
 §2-6 小结第30-31页
第三章 基于人工神经网络的汉语自动分词原理第31-59页
 §3-1 人工神经网络的基本原理第31-33页
 §3-2 汉语分词——求解约束满足问题第33-36页
 §3-3 汉语的结构特点第36-37页
 §3-4 神经网络分词原理第37-56页
  §3-4-1 分词系统的一般结构第37-38页
  §3-4-2 自动分词的动态网络模型第38-52页
   一、网络结构及算法分析第38-41页
   二、知识的网络表示方法及分词歧义处理策略第41-45页
   三、分词的动态过程第45-48页
   四、系统学习策略及分析第48-52页
  §3-4-3 自动分词的竞争网络模型第52-56页
   一、网络结构及算法介绍第52-54页
   二、神经网络分词的动态过程第54-56页
   三、分词系统的构成第56页
 §3-5 神经网络自动分词与其他自动分词方法的比较第56-58页
 §3-6 小结第58-59页
第四章 自动汉语分词神经网络方法的模拟实现第59-71页
 §4-1 系统结构及功能介绍第59-60页
 §4-2 知识库(权重链表)的组织与实现第60-63页
  一、分词知识分类及表示方法第60-62页
  二、知识库组织及其数据结构第62-63页
 §4-3 系统知识获取和歧义切分字段处理第63-65页
 §4-4 网络推理机制与分词过程第65-69页
  一、基本语境的确定第65页
  二、分词动态网的生成第65-68页
  三、分词推理举例第68-69页
 §4-5 实验结果与系统性能分析第69-70页
 §4-6 小结第70-71页
第五章 机器翻译及其基本问题讨论第71-87页
 §5-1 机器翻译概况和发展方向第71-77页
  §5-1-1 机器翻译概况第71-75页
  §5-1-2 机器翻译的困难和发展方向第75-77页
 §5-2 汉语自动处理与汉外翻译第77-78页
 §5-3 智能机译系统的特点及其理解层次第78-81页
  §5-3-1 智能机译系统的特点第78-80页
  §5-3-2 机器翻译中的理解层次第80-81页
 §5-4 机器翻译中的语言信息的测度第81-84页
  §5-4-1 随机统计语言信息测度第82页
  §5-4-2 自然语义的模糊表示第82-84页
 §5-5 机器翻译中的二义性第84-86页
 §5-6 小结第86-87页
第六章 一种处理汉英翻译多义词的神经网络模型第87-98页
 §6-1 引言第87-88页
 §6-2 多义词处理方法第88-89页
 §6-3 一种处理多义词的神经网络模型第89-96页
  §6-3-1 模型的结构描述第89-90页
  §6-3-2 基本算法第90-94页
  §6-3-3 模型的行为描述第94-96页
  §6-3-4 模拟实验第96页
 §6-4 小结第96-98页
参考文献第98-106页

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