| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义及相关应用 | 第8-9页 |
| ·相关研究综述 | 第9-11页 |
| ·本文所做工作 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 词对齐的定义和方法综述 | 第13-21页 |
| ·词对齐的定义以及难点 | 第13-15页 |
| ·词对齐的形式化定义 | 第13-14页 |
| ·词对齐的难点 | 第14-15页 |
| ·词对齐技术方法综述 | 第15-19页 |
| ·基于噪声信源信道模型的统计机器翻译 | 第15-18页 |
| ·IBM 的统计机器翻译模型 | 第15-16页 |
| ·基于HMM 的词对位模型 | 第16页 |
| ·基于结构的对位模型 | 第16-17页 |
| ·约翰·霍普金斯大学(JHU)的统计机器翻译夏季研讨班 | 第17页 |
| ·Yamada 和Knight 的改进—基于句法的翻译模型(Syntax-based TM) | 第17-18页 |
| ·用统计工具计算双语词对关联强度的方法 | 第18-19页 |
| ·基于同源词的词对齐方法 | 第19页 |
| ·基于类的词对齐方法 | 第19页 |
| ·词对齐方法小结 | 第19-21页 |
| 第三章词对齐方法相关理论 | 第21-27页 |
| ·IBM Model 1 | 第21-22页 |
| ·IBM Model 2 | 第22-24页 |
| ·IBM Model 3 | 第24-25页 |
| ·Och 等人提出的Heuristic 优化思路 | 第25-27页 |
| 第四章 基于统计机器翻译的汉维词对齐系统 | 第27-43页 |
| ·基于统计机器翻译的汉维词对齐系统框架 | 第27-28页 |
| ·汉维词对齐的基本步骤 | 第28页 |
| ·基于统计机器翻译的汉维词对齐系统详细设计 | 第28-34页 |
| ·输入文本预处理 | 第28-31页 |
| ·IBM Mode11-3 实现词对齐算法 | 第31-32页 |
| ·Och 的Heuristic 优化词对齐算法 | 第32-34页 |
| ·一个例子 | 第34-43页 |
| 第五章 汉维词对齐实验结果分析 | 第43-47页 |
| ·系统实现 | 第43-45页 |
| ·数据库的设计 | 第44-45页 |
| ·训练语料的准备 | 第45页 |
| ·各模型词对齐的结果 | 第45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-47页 |
| 第六章结论与展望 | 第47-48页 |
| ·本文工作总结 | 第47页 |
| ·今后的工作 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |