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 |