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融合主题与语义依赖的统计机器翻译领域适应性研究

中文摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-21页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 任务定义第11-13页
    1.3 研究意义第13-14页
        1.3.1 科学价值第13-14页
        1.3.2 应用价值第14页
    1.4 国内外研究现状第14-18页
        1.4.1 基于训练数据优化的领域适应性研究第14-15页
        1.4.2 基于模型特征优化的领域适应性研究第15-18页
    1.5 主要研究内容第18-19页
    1.6 论文组织结构第19-21页
第二章 统计机器翻译概述第21-27页
    2.1 语料预处理第22-23页
    2.2 模型训练第23-24页
    2.3 模型权重调节第24-25页
    2.4 翻译解码第25页
    2.5 译文质量评价第25-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第三章 基于主题信息的领域平行句对选择研究第27-38页
    3.1 研究动机第27-29页
    3.2 句对领域相关性评价模型第29-33页
        3.2.1 双语主题模型第30-32页
        3.2.2 句子级主题-领域相关性计算第32页
        3.2.3 词级主题-领域相关性计算第32-33页
    3.3 实验及结果分析第33-37页
        3.3.1 语料设置第33-34页
        3.3.2 实验设置第34-35页
        3.3.3 实验结果及分析第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 基于主题模型的调序模型领域适应性研究第38-49页
    4.1 研究动机第38-39页
    4.2 融合主题信息的调序模型第39-43页
        4.2.1 传统调序模型第40-42页
        4.2.2 估计不同主题下短语对的调序分布第42页
        4.2.3 利用测试集主题分布优化调序模型第42-43页
    4.3 实验及结果分析第43-48页
        4.3.1 语料设置第43-44页
        4.3.2 实验设置第44-45页
        4.3.3 实验结果及分析第45-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第五章 领域术语错译识别方法研究第49-58页
    5.1 研究动机第49-50页
    5.2 基于回译的术语错译识别方法第50-54页
        5.2.1 回译译文获取第51-52页
        5.2.2 回译文本与源文本的比较第52-54页
    5.3 实验及结果分析第54-57页
        5.3.1 语料设置第54-55页
        5.3.2 实验设置第55-56页
        5.3.3 实验结果与分析第56-57页
    5.4 本章小结第57-58页
第六章 总结与展望第58-60页
    6.1 工作总结第58-59页
    6.2 工作展望第59-60页
参考文献第60-69页
攻读学位期间公开发表的论文第69-70页
致谢第70页

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