| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第6-7页 |
| ·统计机器翻译概述 | 第7-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文贡献 | 第13页 |
| ·本文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 语料库建设及平行语料概述 | 第15-19页 |
| ·语料库研究概述 | 第15-16页 |
| ·我国语料库建设的基本情况 | 第16-17页 |
| ·语料库在自然语言处理中的应用 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 统计机器翻译系统的语料选择方法 | 第19-33页 |
| ·"法老"统计机器翻译系统简介 | 第19-22页 |
| ·系统模型 | 第19-20页 |
| ·翻译系统流程 | 第20-22页 |
| ·语料库选择方法 | 第22-26页 |
| ·直译句对识别 | 第23页 |
| ·用于实验的语料库 | 第23-24页 |
| ·基于词汇匹配度的语料划分方法 | 第24-25页 |
| ·基于语法结构匹配度的语料划分方法 | 第25-26页 |
| ·两种方法的融合 | 第26页 |
| ·SMT实验 | 第26-32页 |
| ·实验数据集及SMT系统 | 第26页 |
| ·对于所增加的语料库的实验 | 第26-28页 |
| ·加权训练语料的实验 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于SVM的语料选择对SMT性能的影响 | 第33-44页 |
| ·支持向量机(SVM)简介 | 第34-36页 |
| ·线性分类 | 第34-35页 |
| ·线性不可分 | 第35页 |
| ·构造核函数 | 第35-36页 |
| ·基于词序列核的SVM分类器 | 第36-39页 |
| ·训练语料设置 | 第36-37页 |
| ·词序列核 | 第37页 |
| ·基于双语词序列核的SVM分类 | 第37页 |
| ·利用语言学知识进行改进的双语词序列核(MCWK) | 第37-39页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第39-42页 |
| ·实验和SMT系统 | 第39页 |
| ·对加权的训练语料的实验 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 结论 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 发表学术论文 | 第53-54页 |