基于非平行数据的翻译语料库构建方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第7-9页 |
| 1.2 主要问题和相关研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基于词图表示的翻译检索 | 第15-30页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 翻译检索模型 | 第16-20页 |
| 2.3 候选翻译的词图表示 | 第20-22页 |
| 2.3.1 词图概念 | 第20页 |
| 2.3.2 词图生成 | 第20-22页 |
| 2.4 基于词图的检索 | 第22-24页 |
| 2.4.1 算法框架 | 第22-23页 |
| 2.4.2 算法说明 | 第23-24页 |
| 2.5 实验 | 第24-29页 |
| 2.5.1 实验设置 | 第24-26页 |
| 2.5.2 实验结果 | 第26-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 从可比语料中抽取平行句对 | 第30-38页 |
| 3.1 引言 | 第30-33页 |
| 3.1.1 平行语料和可比语料 | 第30-31页 |
| 3.1.2 相关工作 | 第31-33页 |
| 3.2 系统框架 | 第33-35页 |
| 3.3 实验 | 第35-37页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第35-36页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 从非可比语料中迭代学习平行短语和词汇 | 第38-52页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 IBM模型1 | 第39-41页 |
| 4.3 基于非平行语料的IBM模型 | 第41-42页 |
| 4.4 模型训练 | 第42-45页 |
| 4.4.1 维特比EM算法 | 第42-43页 |
| 4.4.2 维特比匹配 | 第43-45页 |
| 4.4.3 更新模型参数 | 第45页 |
| 4.5 实验 | 第45-50页 |
| 4.5.1 匹配效果实验 | 第45-49页 |
| 4.5.2 翻译实验 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-55页 |
| 5.1 论文的主要贡献 | 第52-53页 |
| 5.2 工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第61页 |
