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面向有限平行语料资源的神经机器翻译方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-7页 | | Abstract | 第7-8页 | | 第1章 绪论 | 第16-24页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第16-20页 | | 1.2 研究内容与贡献 | 第20-22页 | | 1.3 组织结构 | 第22-24页 | | 第2章 神经机器翻译研究现状概述 | 第24-38页 | | 2.1 引言 | 第24页 | | 2.2 机器翻译的发展历程 | 第24-26页 | | 2.3 神经机器翻译的序列到序列模型 | 第26-31页 | | 2.4 神经机器翻译中的研究问题 | 第31-37页 | | 2.4.1 模型架构 | 第31-33页 | | 2.4.2 词汇量受限问题 | 第33-34页 | | 2.4.3 训练方式 | 第34-35页 | | 2.4.4 结合先验知识 | 第35页 | | 2.4.5 低资源语言翻译 | 第35-37页 | | 2.5 本章小结 | 第37-38页 | | 第3章 基于边缘分布估计的半监督神经机器翻译方法 | 第38-58页 | | 3.1 引言 | 第38-40页 | | 3.2 相关工作 | 第40-42页 | | 3.2.1 结合语言模型的神经机器翻译模型 | 第40页 | | 3.2.2 基于伪平行语料生成的半监督神经机器翻译 | 第40-41页 | | 3.2.3 双向翻译模型联合训练的神经机器翻译方法 | 第41-42页 | | 3.3 基于边缘分布估计的半监督神经机器翻译框架 | 第42-47页 | | 3.3.1 训练目标 | 第42-43页 | | 3.3.2 基于重要性采样的估计 | 第43-45页 | | 3.3.3 算法描述 | 第45-46页 | | 3.3.4 分析讨论 | 第46-47页 | | 3.4 实验分析 | 第47-56页 | | 3.4.1 实验设置 | 第48-51页 | | 3.4.2 主要实验结果 | 第51-54页 | | 3.4.3 低资源设置 | 第54页 | | 3.4.4 超参数的作用 | 第54-55页 | | 3.4.5 用于采样的反向翻译模型的作用 | 第55-56页 | | 3.5 本章小结 | 第56-58页 | | 第4章 基于概率约束的神经机器翻译方法 | 第58-76页 | | 4.1 引言 | 第58-59页 | | 4.2 相关工作 | 第59-60页 | | 4.2.1 对偶无监督学习 | 第60页 | | 4.2.2 对偶有监督学习 | 第60页 | | 4.3 基于概率约束的神经机器翻译框架 | 第60-64页 | | 4.3.1 训练目标 | 第60-62页 | | 4.3.2 半监督场景下的应用 | 第62-63页 | | 4.3.3 分析讨论 | 第63-64页 | | 4.4 实验分析 | 第64-73页 | | 4.4.1 实验设置 | 第64-67页 | | 4.4.2 主要实验结果 | 第67-68页 | | 4.4.3 低资源设置 | 第68-70页 | | 4.4.4 超参数的作用 | 第70-72页 | | 4.4.5 用于采样的反向翻译模型的作用 | 第72页 | | 4.4.6 正则化项分析 | 第72-73页 | | 4.5 本章小结 | 第73-76页 | | 第5章 基于强化学习的零平行语料资源多模态神经机器翻译 | 第76-94页 | | 5.1 引言 | 第76-78页 | | 5.2 相关工作 | 第78-81页 | | 5.2.1 有监督的多模态神经机器翻译 | 第78-79页 | | 5.2.2 基于中轴的神经机器翻译 | 第79-80页 | | 5.2.3 强化学习在序列预测问题中的应用 | 第80-81页 | | 5.3 背景知识 | 第81-82页 | | 5.3.1 神经机器翻译 | 第81页 | | 5.3.2 语言与图像的联系 | 第81页 | | 5.3.3 零资源多模态神经机器翻译 | 第81-82页 | | 5.4 基于强化学习的零平行语料资源多模态神经机器翻译框架 | 第82-86页 | | 5.4.1 整体框架 | 第82-83页 | | 5.4.2 奖励值计算 | 第83-84页 | | 5.4.3 目标函数 | 第84页 | | 5.4.4 训练细节 | 第84-86页 | | 5.5 实验分析 | 第86-92页 | | 5.5.1 数据集介绍 | 第86页 | | 5.5.2 对比方法 | 第86-87页 | | 5.5.3 实验设置 | 第87-88页 | | 5.5.4 主要实验结果 | 第88-90页 | | 5.5.5 超参数的作用 | 第90-91页 | | 5.5.6 案例分析 | 第91-92页 | | 5.6 本章小结 | 第92-94页 | | 第6章 总结与展望 | 第94-98页 | | 6.1 工作总结 | 第94-95页 | | 6.2 未来展望 | 第95-98页 | | 参考文献 | 第98-110页 | | 致谢 | 第110-111页 | | 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第111-112页 |
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论文编号BS4321923，这篇论文共112页
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