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IHSMTS中基于片断的类比匹配机制的设计与实现

第一章 导言第1-9页
第二章 机器翻译技术综述及IHSMTS简介第9-15页
 §2.1 机器翻译技术概述第9-13页
  §2.1.1 机器翻译研究的发展历程第9-10页
  §2.1.2 机器翻译技术分析第10-12页
   §2.1.2.1 基于规则知识的翻译第10-11页
   §2.1.2.2 基于语料库的翻译第11-12页
    §2.1.2.2.1 基于例子的翻译第11页
    §2.1.2.2.2 基于统计的翻译第11-12页
  §2.1.3 机器翻译研究面临的主要问题第12页
  §2.1.4 多策略机器翻译技术第12-13页
 §2.2 IHSMTS简介第13-14页
  §2.2.1 IHSMTS基本设计思想第13页
  §2.2.2 IHSMTS功能模块结构第13-14页
 §2.3 问题的提出第14-15页
第三章 设计思想与总体模块结构第15-18页
 §3.1 设计思想第15页
 §3.2 基于片段的类比匹配机制的处理过程和总体模块结构第15-16页
 §3.3 主要算法第16-18页
  §3.3.1 实例模式库检索算法第16-17页
  §3.3.2 基于语法和词法的相似度计算算法第17页
  §3.3.3 实例模式选取算法第17页
  §3.3.4 类比映射关系构造算法第17-18页
第四章 基于片断的类比匹配机制的设计第18-39页
 §4.1 类比匹配的层次第18-19页
  §4.1.1 匹配的对象第18页
  §4.1.2 片段的概念第18-19页
 §4.2 相似度度量第19-29页
  §4.2.1 设计考虑第19-20页
  §4.2.2 分词与词法标注第20页
  §4.2.3 语法相似度度量第20-22页
   §4.2.3.1 语法特征提取第21页
   §4.2.3.2 语法相似度计算第21-22页
  §4.2.4 词法相似度度量第22-25页
   §4.2.4.1 词法相似度计算中DP路径选择第22页
   §4.2.4.2 词法相似度的DP问题定义第22-23页
   §4.2.4.3 DP问题求解过程第23-25页
  §4.2.5 整体相似性度计算第25页
  §4.2.6 算法设计第25-29页
   §4.2.6.1 算法流程第25-26页
   §4.2.6.2 算法描述第26-29页
    §4.2.6.2.1 语法相似度计算算法第26-27页
    §4.2.6.2.2 词法相似度计算算法第27-28页
    §4.2.6.2.3 整体相似度计算算法第28-29页
   §4.2.6.3 算法的效率分析第29页
 §4.3 实例模式选取第29-31页
  §4.3.1 算法设计第29-30页
  §4.3.2 算法描述第30-31页
  §4.3.3 K值的选取第31页
 §4.4 懒惰匹配第31-32页
 §4.5 实例模式库检索第32-35页
  §4.5.1 检索的方式第32-33页
  §4.5.2 基于抽象特征的检索第33-34页
  §4.5.3 检索算法第34-35页
  §4.5.4 算法效率分析第35页
 §4.6 类比映射关系构造第35-37页
  §4.6.1 算法设计第35-36页
  §4.6.2 类比映射构造算法第36页
  §4.6.3 算法效率分析第36-37页
 §4.7 基于片段的类比匹配算法第37-38页
  §4.7.1 算法设计第37页
  §4.7.2 基于片段的类比匹配算法第37-38页
  §4.7.3 算法效率分析第38页
 §4.8 小结第38-39页
第五章 基于片段的类比匹配机制的实现和运行效果第39-45页
 §5.1 机制的实现第39-40页
  §5.1.1 开发运行环境第39页
  §5.1.2 主要数据结构第39-40页
  §5.1.3 主要算法第40页
  §5.1.4 编码实现第40页
 §5.2 实验描述第40-45页
  §5.2.1 实例模式库第40页
  §5.2.2 测试语料第40-41页
  §5.2.3 实验分析第41-42页
   §5.2.3.1 匹配相似度对匹配效果的影响第41页
   §5.2.3.2 实例模式库的规模对匹配时间的影响第41-42页
   §5.2.3.3 测试文档类型对匹配效果的影响第42页
   §5.2.3.4 与基于句子的类比匹配的比较第42页
  §5.2.4 运行实例第42-45页
第六章 结束语第45-47页
 §6.1 本文的工作总结第45页
 §6.2 下一步的工作第45-47页
致谢第47-48页
参考文献第48-49页

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