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基于短语的翻译模型中汉维短语抽取的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-13页
   ·本文研究背景和意义第8-10页
     ·研究背景第8-9页
     ·研究意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
   ·本文工作及组织结构第11-13页
第二章 统计机器翻译的发展第13-22页
   ·框架模型的进展第14-18页
     ·信源-信道模型(Source-channel Model)第14-16页
     ·对数线性模型(Log-linear Model)第16-18页
   ·翻译模型的进展第18-21页
     ·基于词的模型第18-20页
     ·基于短语的模型第20-21页
     ·基于句法的模型第21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 SilkRoad 翻译模型训练第22-33页
   ·SilkRoad 主体架构第22-23页
   ·短语翻译模型训练第23-32页
     ·预处理模块第24-25页
     ·词对齐工具GIZA++第25-28页
     ·词对齐优化模块第28-30页
     ·短语抽取模块第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 短语抽取算法改进及其实现第33-47页
   ·短语抽取研究现状第33页
   ·Och 短语抽取算法第33-38页
     ·算法描述第33-34页
     ·双语短语第34-36页
     ·短语抽取算法运行示例第36-37页
     ·算法评价第37-38页
   ·短语抽取算法对比分析第38-39页
   ·短语抽取算法改进第39-46页
     ·最大短语长度选取第39页
     ·短语抽取改进算法第39-42页
     ·实例对比第42-43页
     ·界面描述第43-46页
   ·本章小结第46-47页
第五章 实验与分析第47-51页
   ·实验数据第47-48页
   ·实验与结果分析第48-50页
     ·翻译模型的训练第48-49页
     ·短语抽取对比实验第49-50页
     ·结果分析第50页
   ·结论第50-51页
第六章 总结与展望第51-53页
   ·本文总结第51页
   ·研究展望第51-53页
参考文献第53-56页
攻读硕士期间发表的学术论文第56-57页
致谢第57页

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