面向多语种的新闻翻译及信息抽取系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 与本课题有关的国内外研究现状 | 第9-18页 |
| 1.2.1 网络爬虫的相关研究 | 第9-12页 |
| 1.2.2 机器翻译的相关研究 | 第12-16页 |
| 1.2.3 自然语言处理的其它相关研究 | 第16-18页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 | 第18页 |
| 1.4 本论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 新闻翻译及信息抽取系统的需求分析 | 第20-31页 |
| 2.1 需求描述 | 第20-21页 |
| 2.2 用户特征 | 第21页 |
| 2.3 系统功能需求分析 | 第21-24页 |
| 2.4 系统非功能需求分析 | 第24-25页 |
| 2.5 神经网络机器翻译关键技术 | 第25-30页 |
| 2.5.1 Encoder-decoder | 第25-27页 |
| 2.5.2 双向RNN | 第27页 |
| 2.5.3 隐层单元 | 第27-28页 |
| 2.5.4 Attention模型 | 第28-29页 |
| 2.5.5 最小风险训练 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 新闻翻译及信息抽取系统的概要设计 | 第31-37页 |
| 3.1 系统架构设计 | 第31-33页 |
| 3.1.1 前端信息展示系统架构设计 | 第31-32页 |
| 3.1.2 后端新闻获取及处理系统架构设计 | 第32页 |
| 3.1.3 翻译模型训练及翻译系统架构设计 | 第32-33页 |
| 3.2 系统功能结构设计 | 第33页 |
| 3.3 数据库的设计 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 新闻翻译及信息抽取系统的详细设计与实现 | 第37-62页 |
| 4.1 网络爬虫模块的设计与实现 | 第37-46页 |
| 4.1.1 网页结构分析 | 第37-39页 |
| 4.1.2 网页爬取算法设计与实现 | 第39-40页 |
| 4.1.3 网页内容解析算法设计与实现 | 第40-41页 |
| 4.1.4 双语语料抽取算法设计 | 第41-43页 |
| 4.1.5 新闻及语料爬取结果 | 第43-46页 |
| 4.2 基于神经网络的机器翻译算法设计与实现 | 第46-52页 |
| 4.2.1 编码器模块设计与实现 | 第47-48页 |
| 4.2.2 解码器模块设计与实现 | 第48页 |
| 4.2.3 最小风险训练算法设计与实现 | 第48-49页 |
| 4.2.4 模型训练结果 | 第49-52页 |
| 4.3 新闻信息抽取模块设计与实现 | 第52-55页 |
| 4.4 翻译模块的设计与实现 | 第55-56页 |
| 4.5 新闻搜索及展示模块的设计与实现 | 第56-58页 |
| 4.6 新闻正文浏览模块的设计与实现 | 第58-61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 新闻翻译及信息抽取系统的测试 | 第62-70页 |
| 5.1 系统测试环境 | 第62页 |
| 5.2 测试方案 | 第62页 |
| 5.3 系统功能测试 | 第62-68页 |
| 5.4 系统性能测试 | 第68页 |
| 5.5 测试结论 | 第68-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 个人简历 | 第77页 |
