摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第15-25页 |
1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
1.2 汉越机器翻译国内外研究现状 | 第16-18页 |
1.3 面向领域机器翻译国内外研究现状 | 第18-19页 |
1.4 冶金领域汉越机器翻译关键技术问题 | 第19-22页 |
1.5 论文研究内容和组织结构 | 第22-25页 |
1.5.1 论文研究内容 | 第22-24页 |
1.5.2 论文组织结构 | 第24-25页 |
第二章 基于枢轴语言的汉越双语冶金领域术语抽取方法 | 第25-43页 |
2.1 引言 | 第25-26页 |
2.2 相关研究 | 第26-27页 |
2.3 基于枢轴语言的汉越双语冶金领域术语抽取 | 第27-37页 |
2.3.1 汉-英、英-越双语冶金领域文本获取 | 第28页 |
2.3.2 基于条件随机场的中文冶金领域术语抽取 | 第28-33页 |
2.3.3 基于英语枢轴的汉越双语短语表抽取 | 第33-37页 |
2.3.4 汉越短语表过滤 | 第37页 |
2.4 实验 | 第37-42页 |
2.4.1 实验数据 | 第37-38页 |
2.4.2 评测指标 | 第38页 |
2.4.3 实验结果与分析 | 第38-42页 |
2.5 本章小结 | 第42-43页 |
第三章 基于双向RNN+语言特性的汉越词对齐方法 | 第43-55页 |
3.1 引言 | 第43-44页 |
3.2 相关研究 | 第44-47页 |
3.2.1 基于RNN的词对齐模型 | 第44-45页 |
3.2.2 融合双语差异的对数线性词对齐模型 | 第45-47页 |
3.3 基于双向RNN+语言特性的词对齐模型 | 第47-50页 |
3.3.1 基于双向RNN的词对齐模型 | 第47-49页 |
3.3.2 基于双向RNN+语言特性的词对齐模型 | 第49-50页 |
3.4 训练 | 第50-51页 |
3.4.1 无监督训练 | 第50-51页 |
3.4.2 两个方向的对齐 | 第51页 |
3.5 实验与结果分析 | 第51-53页 |
3.5.1 实验数据 | 第51-52页 |
3.5.2 评价指标 | 第52-53页 |
3.5.3 实验及结果分析 | 第53页 |
3.6 本章小结 | 第53-55页 |
第四章 基于语言差异的汉越句法树到树翻译方法 | 第55-77页 |
4.1 引言 | 第55-56页 |
4.2 相关研究 | 第56-57页 |
4.3 汉越双语差异形式化 | 第57-58页 |
4.4 汉越树到树翻译模型 | 第58-72页 |
4.4.1 对齐及规则抽取 | 第60-65页 |
4.4.2 特征集及参数训练 | 第65-67页 |
4.4.3 树到树翻译解码与剪技优化 | 第67-72页 |
4.5 实验 | 第72-76页 |
4.5.1 实验数据 | 第72页 |
4.5.2 实验设置与分析 | 第72-76页 |
4.6 本章小结 | 第76-77页 |
第五章 融合领域特性的冶金领域汉越机器翻译方法 | 第77-101页 |
5.1 引言 | 第77-80页 |
5.2 相关研究 | 第80-81页 |
5.3 领域特性分析及领域主题模型构建 | 第81-86页 |
5.3.1 术语-主题分布模型 | 第81-82页 |
5.3.2 段落间领域主题关联模型 | 第82-84页 |
5.3.3 基于Freebase的领域知识模型 | 第84-86页 |
5.4 融合领域特性的树到树翻译 | 第86-93页 |
5.4.1 改进的树到树翻译模型 | 第86-88页 |
5.4.2 解码与优化 | 第88-93页 |
5.5 实验 | 第93-98页 |
5.5.1 实验数据 | 第93-94页 |
5.5.2 实验设置 | 第94-95页 |
5.5.3 实验结果与分析 | 第95-98页 |
5.6 本章小结 | 第98-101页 |
第六章 总结和展望 | 第101-105页 |
6.1 研究工作总结 | 第101-102页 |
6.2 论文创新点 | 第102页 |
6.3 工作展望 | 第102-105页 |
致谢 | 第105-107页 |
参考文献 | 第107-125页 |
附录A 攻读博士期间发表的论文 | 第125-129页 |
附录B 攻读博士期间获奖情况 | 第129-131页 |
附录C 攻读博士期间申请专利及软件著作权 | 第131-133页 |
附录D 攻读博士期间参与项目 | 第133-135页 |
附录E 术语对照表 | 第135-136页 |