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融合词义的神经机器翻译研究 |
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| 论文目录 |
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| 中文摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 第1章 绪论 | 第10-16页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 | | 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 | | 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 | | 1.2 研究现状 | 第12-13页 | | 1.3 研究内容 | 第13-14页 | | 1.4 组织结构 | 第14-16页 | | 第2章 相关知识介绍 | 第16-24页 | | 2.1 神经机器翻译 | 第16-21页 | | 2.1.1 基于循环神经网络的神经机器翻译模型 | 第16-19页 | | 2.1.2 基于自注意力机制的Transformer模型 | 第19-21页 | | 2.2 获取子词的BPE编码 | 第21-22页 | | 2.3 语料资源和性能评测方法 | 第22-23页 | | 2.3.1 语料资源 | 第22页 | | 2.3.2 性能评测方法 | 第22-23页 | | 2.4 本章小结 | 第23-24页 | | 第3章 单词词义获取研究 | 第24-32页 | | 3.1 错误翻译情况分析 | 第24-26页 | | 3.1.1 神经机器翻译中错误翻译的原因 | 第24-25页 | | 3.1.2 神经机器翻译中错误翻译情况分析 | 第25-26页 | | 3.2 单词词义信息的获取 | 第26-29页 | | 3.2.1 字典方法获取单词词义 | 第27页 | | 3.2.2 语义消歧方法获取单词词义 | 第27-28页 | | 3.2.3 随机候选翻译方法获取单词词义 | 第28-29页 | | 3.3 实验方法对比与分析 | 第29-31页 | | 3.3.1 语义消歧系统实验设置 | 第29-30页 | | 3.3.2 语义消歧系统实验分析 | 第30页 | | 3.3.3 三种方法的对比 | 第30-31页 | | 3.4 本章小结 | 第31-32页 | | 第4章 融合词义的神经机器翻译研究 | 第32-44页 | | 4.1 融合词义的神经机器翻译模型 | 第32-36页 | | 4.1.1 Factored编码器 | 第32-33页 | | 4.1.2 Gated编码器 | 第33页 | | 4.1.3 Mixed编码器 | 第33-34页 | | 4.1.4 与基准系统的对比 | 第34-36页 | | 4.2 实验 | 第36-40页 | | 4.2.1 实验系统的设置 | 第36-37页 | | 4.2.2 RNN-based NMT实验结果 | 第37-39页 | | 4.2.3 Transformer实验结果 | 第39-40页 | | 4.3 实验分析与讨论 | 第40-43页 | | 4.3.1 三种获取单词词义方式对比 | 第40-41页 | | 4.3.2 三种编码器结果分析 | 第41页 | | 4.3.3 对长句子的影响 | 第41-42页 | | 4.3.4 单词正确翻译结果 | 第42-43页 | | 4.3.5 大规模语料的影响 | 第43页 | | 4.4 本章总结 | 第43-44页 | | 第5章 融合子词词义的神经机器翻译研究 | 第44-53页 | | 5.1 通过对齐算法获取子词词义 | 第44-47页 | | 5.1.1 对齐算法获取子词词义 | 第44-45页 | | 5.1.2 相关实验 | 第45-46页 | | 5.1.3 实验结果分析 | 第46-47页 | | 5.2 通过构建原始单词来源信息获取子词词义 | 第47-52页 | | 5.2.1 单词与子词 | 第47-48页 | | 5.2.2 为子词融入词义的方法研究 | 第48-50页 | | 5.2.3 相关实验 | 第50-51页 | | 5.2.4 实验结果分析 | 第51-52页 | | 5.3 本章小结 | 第52-53页 | | 第6章 总结与展望 | 第53-56页 | | 6.1 研究工作总结 | 第53-54页 | | 6.2 研究前景展望 | 第54-56页 | | 参考文献 | 第56-62页 | | 攻读学位期间公开发表的论文 | 第62页 | | 攻读学位期间参与的科研项目 | 第62-63页 | | 致谢 | 第63页 |
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论文编号BS4458352，这篇论文共63页
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