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面向受限领域的汉蒙统计机器翻译方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第13-25页
    1.1 研究意义第13-15页
    1.2 选题背景第15-18页
        1.2.1 形态差异大第15-16页
        1.2.2 语序差异大第16-17页
        1.2.3 数据稀疏严重第17-18页
    1.3 研究现状第18-21页
        1.3.1 蒙古语形态切分第18-19页
        1.3.2 融入形态信息的翻译方法第19-20页
        1.3.3 调序模型第20-21页
    1.4 主要研究内容第21-23页
    1.5 论文基本结构第23-25页
第二章 机器翻译综述第25-43页
    2.1 基于规则的机器翻译第25-26页
    2.2 基于实例的机器翻译第26-27页
    2.3 基于统计的机器翻译第27-33页
        2.3.1 基于词的翻译模型第27-29页
        2.3.2 基于短语的翻译模型第29-30页
        2.3.3 基于句法的翻译模型第30-33页
    2.4 基于深度学习的机器翻译第33-36页
        2.4.1 利用深度学习改进统计机器翻译第33-35页
        2.4.2 端到端的神经机器翻译第35-36页
    2.5 不同翻译方法的对比与分析第36-37页
    2.6 受限领域机器翻译第37-38页
        2.6.1 基于领域知识的方法第37-38页
        2.6.2 基于领域自适应的方法第38页
    2.7 译文评测第38-41页
        2.7.1 人工评测第39-40页
        2.7.2 自动评测第40-41页
    2.8 本章小结第41-43页
第三章 融合未标注文本信息的蒙古语形态切分第43-51页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 基于条件随机场的切分第44-45页
    3.3 基于词汇模型的切分第45-46页
    3.4 错误修正第46页
    3.5 实验第46-50页
        3.5.1 实验设置第46-48页
        3.5.2 实验结果与分析第48-50页
    3.6 本章小结第50-51页
第四章 词素化加权模型第51-63页
    4.1 引言第51-52页
    4.2 短语翻译表第52-54页
    4.3 词素化加权模型第54-56页
    4.4 融合策略第56-57页
    4.5 实验第57-62页
        4.5.1 实验设置第57页
        4.5.2 实验结果与分析第57-62页
    4.6 本章小结第62-63页
第五章 基于同义词的调序模型第63-75页
    5.1 引言第63-64页
    5.2 基于距离的调序模型第64页
    5.3 词汇化的调序模型第64-66页
    5.4 融入同义词信息的调序模型第66-68页
    5.5 集成策略第68页
    5.6 实验第68-73页
    5.7 本章小结第73-75页
第六章 基于词素媒介的翻译方法第75-85页
    6.1 引言第75-76页
    6.2 构建策略第76-77页
    6.3 融合策略第77-78页
    6.4 实验第78-83页
        6.4.1 词素短语表分析第78-79页
        6.4.2 实验结果与分析第79-83页
    6.5 本章小结第83-85页
第七章 方法集成与系统融合第85-101页
    7.1 引言第85-86页
    7.2 词汇级系统融合整体方案第86-87页
    7.3 关键技术第87-91页
        7.3.1 对齐基准选择第87页
        7.3.2 基于编辑距离的对齐第87-89页
        7.3.3 解码与调参第89-91页
    7.4 实验第91-95页
    7.5 系统应用第95-99页
    7.6 本章小结第99-101页
第八章 总结和展望第101-105页
    8.1 总结第101-103页
    8.2 展望第103-105页
参考文献第105-115页
附录1 农业双语平行语料示例第115-123页
致谢第123-125页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第125-126页

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