| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 相关研究 | 第12-14页 |
| 1.2.1 统计机器翻译 | 第12-13页 |
| 1.2.2 统计机器翻译中的领域自适应 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 2 相关技术研究 | 第17-24页 |
| 2.1 Lattice原理及使用 | 第17-18页 |
| 2.2 基于最大熵模型的统计机器翻译框架 | 第18-24页 |
| 3 面向统计机器翻译的中文分词领域自适应 | 第24-40页 |
| 3.1 中文分词加入n-gram统计特征降低未登录词影响 | 第25-31页 |
| 3.1.1 基于CRF的中文分词系统 | 第25-27页 |
| 3.1.2 n-gram统计特征 | 第27-29页 |
| 3.1.3 中文分词科技文献领域的自适应 | 第29-31页 |
| 3.2 双语引导的中文分词系统——中文分词粒度自适应 | 第31-32页 |
| 3.3 面向统计机器翻译的中文分词领域自适应——融合算法 | 第32-40页 |
| 3.3.1 多种分词结果融合方法 | 第33-36页 |
| 3.3.2 实验设计及结果 | 第36-40页 |
| 4 复述短语获取技术研究 | 第40-46页 |
| 4.1 基于单语平行语料库的复述短语获取 | 第40-42页 |
| 4.2 基于单语可比语料库的复述短语获取 | 第42页 |
| 4.3 基于双语平行语料库的复述短语获取 | 第42-46页 |
| 5 使用复述技术增强统计机器翻译领域适应能力 | 第46-58页 |
| 5.1 使用复述技术的翻译框架 | 第46-49页 |
| 5.2 调研：复述短语对短语表的拓展 | 第49-53页 |
| 5.2.1 复述短语表的获取 | 第49-50页 |
| 5.2.2 复述短语表对短语表的拓展 | 第50-53页 |
| 5.3 引入复述特征的统计机器翻译解码算法 | 第53-55页 |
| 5.4 评测实验与结果分析 | 第55-58页 |
| 5.4.1 实验数据准备 | 第55-56页 |
| 5.4.2 机器翻译评测与结果分析 | 第56-58页 |
| 6 总结和展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 作者简历 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |
