基于可比语料库与循环神经网络的双语词典抽取算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第16-29页 |
| 2.1 可比语料库与双语词典抽取 | 第16-19页 |
| 2.1.1 可比语料库 | 第16-17页 |
| 2.1.2 双语词典抽取 | 第17-19页 |
| 2.2 人工神经网络 | 第19-23页 |
| 2.2.1 人工神经网络基本原理 | 第19-22页 |
| 2.2.2 循环神经网络 | 第22-23页 |
| 2.3 典型相关分析 | 第23-25页 |
| 2.4 词向量 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于循环神经网络的词典抽取模型 | 第29-44页 |
| 3.1 基本抽取模型 | 第29-31页 |
| 3.1.1 基于上下文向量的抽取模型 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于词向量的抽取模型 | 第30-31页 |
| 3.2 基于循环神经网络的抽取模型 | 第31-38页 |
| 3.2.1 词典抽取框架 | 第31-33页 |
| 3.2.2 词向量的构建 | 第33-35页 |
| 3.2.3 模型结构 | 第35-37页 |
| 3.2.4 词典抽取性能评价方法 | 第37-38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 3.3.1 实验数据与设计 | 第38-39页 |
| 3.3.2 实验结果对比与分析 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 融合双语潜在语义的词典抽取模型 | 第44-52页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 融合双语潜在语义的双语词典抽取模型 | 第45-47页 |
| 4.3 基于典型相关分析的跨语言空间转换算法 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第48-49页 |
| 4.4.2 实验结果对比与分析 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 本文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
