基于多分支树的学术论文神经机器翻译研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容与论文结构 | 第13-15页 |
| 2 树形模型及神经机器翻译网络研究 | 第15-32页 |
| 2.1 神经机器翻译网络模型 | 第15-28页 |
| 2.2 树形神经网络机器翻译 | 第28-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 多分支树的学术论文神经机器翻译网络设计 | 第32-43页 |
| 3.1 问题描述 | 第32-33页 |
| 3.2 学术论文神经机器翻译网络结构 | 第33-40页 |
| 3.3 RNN结构提取语法原理分析 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 多分支树的学术论文神经机器翻译网络实现 | 第43-55页 |
| 4.1 MbTbNMT的流程实现 | 第43-44页 |
| 4.2 实验环境及平台 | 第44-46页 |
| 4.3 网络训练样本 | 第46-48页 |
| 4.4 BaseLine实验 | 第48-51页 |
| 4.5 多分支树的学术论文神经机器翻译网络的训练 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 机器翻译结果对比测试 | 第55-63页 |
| 5.1 测试目的 | 第55页 |
| 5.2 测试指标 | 第55-57页 |
| 5.3 机器翻译结果及测试对比 | 第57-62页 |
| 5.4 测试结论 | 第62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 未来展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
