统计机器翻译若干关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-32页 |
| ·本文研究的背景和意义 | 第14-17页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·研究意义 | 第16-17页 |
| ·相关研究综述 | 第17-30页 |
| ·统计机器翻译的起源 | 第17页 |
| ·统计机器翻译的总体框架 | 第17-20页 |
| ·统计翻译模型 | 第20-27页 |
| ·模型训练和解码算法研究 | 第27-29页 |
| ·其它相关研究 | 第29-30页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第30-32页 |
| 第2章 经典统计机器翻译方法的分析比较与改进 | 第32-52页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·IBM统计翻译模型 | 第32-38页 |
| ·模型概述 | 第32-34页 |
| ·模型训练 | 第34-36页 |
| ·翻译过程 | 第36-38页 |
| ·Koehn的短语翻译模型 | 第38-41页 |
| ·模型概述 | 第38-39页 |
| ·最小误差率训练 | 第39-40页 |
| ·翻译过程 | 第40-41页 |
| ·多文本法模型 | 第41-45页 |
| ·模型概述 | 第41-43页 |
| ·模型训练 | 第43-44页 |
| ·翻译过程 | 第44-45页 |
| ·对比实验及结果分析 | 第45-49页 |
| ·对比实验 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-49页 |
| ·本文的改进方案 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第3章 基于短语的统计机器翻译研究 | 第52-77页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·短语抽取方法 | 第53-62页 |
| ·基本概念 | 第53页 |
| ·词对齐的重组 | 第53-55页 |
| ·严格短语抽取 | 第55-57页 |
| ·非严格短语抽取 | 第57-59页 |
| ·抽取约束 | 第59-62页 |
| ·基于n-best的词对齐重组 | 第62-64页 |
| ·实验及分析 | 第64-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第4章 基于句法的统计机器翻译研究 | 第77-103页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·树-串句法统计翻译模型 | 第78-85页 |
| ·模型描述 | 第78-80页 |
| ·模型训练 | 第80-84页 |
| ·反向解码 | 第84-85页 |
| ·树-串句法统计翻译模型的正向解码 | 第85-95页 |
| ·集束搜索算法 | 第87-93页 |
| ·贪心搜索算法 | 第93-95页 |
| ·基于句法的短语调序模型 | 第95-100页 |
| ·实验结果及分析 | 第100-102页 |
| ·正向解码算法实验 | 第100-101页 |
| ·句法调序模型实验 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 第5章 统计和规则相结合的摘译 | 第103-122页 |
| ·引言 | 第103-104页 |
| ·基于IE的机器翻译系统框架 | 第104-106页 |
| ·统计与规则的结合策略 | 第106-112页 |
| ·关键信息的确定 | 第106-107页 |
| ·句子主干模板 | 第107-109页 |
| ·统计翻译参数的获取 | 第109页 |
| ·翻译规则 | 第109-110页 |
| ·整句翻译的寻优算法及其实现 | 第110-112页 |
| ·翻译过程 | 第112-118页 |
| ·实验结果与分析 | 第118-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 结论 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-134页 |
| 附录 | 第134-138页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第138-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |
| 个人简历 | 第141页 |
