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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于三语平行语料的语义向量的机器翻译研究
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基于三语平行语料的语义向量的机器翻译研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-22页
    1.1 本文的研究背景和意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-20页
        1.2.1 基于神经网络的机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)第12-14页
        1.2.2 DNN模型第14-16页
        1.2.3 编码-解码框架第16-18页
        1.2.4 Attention机制第18-19页
        1.2.5 基于多语的NMT第19-20页
    1.3 研究内容及章节安排第20-22页
第2章 NMT BASELINE分析第22-31页
    2.1 引言第22页
    2.2 基于RNN-SEARCH的RNN ENCODER-DECODER第22-24页
    2.3 丢失性输出(Dropout)第24-25页
    2.4 最大化输出(Maxout)第25-26页
    2.5 束搜索(Beam search)第26-27页
    2.6 实验数据第27-29页
        2.6.1 数据来源第27-28页
        2.6.2 数据预处理第28-29页
        2.6.3 实验运行环境第29页
    2.7 实验第29-30页
        2.7.1 系统配置第29-30页
        2.7.2 实验结果及其分析第30页
    2.8 本章小结第30-31页
第3章 基于中轴语和向量拼接的三语NMT模型第31-43页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 基于向量的拼接模型第32-34页
        3.2.1 基于向量的拼接模型介绍第32-33页
        3.2.4 实验结果和分析第33-34页
    3.3 基于中轴语的翻译第34-38页
        3.3.1 基于中轴语的翻译第35-37页
        3.3.2 实验结果和分析第37-38页
    3.4 基于中轴语的向量的拼接模型第38-41页
        3.4.1 基于中轴语的向量的拼接模型第38-40页
        3.4.2 实验结果和分析第40-41页
    3.5 本章小结第41-43页
第4章基于向量相似的三语NTM模型第43-50页
    4.1 引言第43-44页
    4.2 基于向量相似的模型第44-47页
        4.2.1 相似度计算第44-45页
        4.2.2 基于向量的相似的模型介绍第45-47页
    4.3 实验结果和分析第47-49页
    4.4 本章小结第49-50页
结论第50-52页
参考文献第52-58页
攻读硕士学位期间发表的论文第58-60页
致谢第60-61页

 
 
论文编号BS2822421,这篇论文共61
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