融合语义角色的神经机器翻译研究--硕士论文下载

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融合语义角色的神经机器翻译研究

论文目录

中文摘要	第4-5页
Abstract	第5-6页
第一章绪论	第10-15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 国内外研究现状	第12-13页
1.2.1 语义在统计机器翻译中的应用	第12页
1.2.2 语言学知识在神经机器翻译中的应用	第12-13页
1.3 主要研究内容	第13-14页
1.4 论文组织结构	第14-15页
第二章相关知识介绍	第15-24页
2.1 语义角色标注	第15-16页
2.2 基于注意力机制的RNMT模型	第16-18页
2.2.1 编码器	第16-17页
2.2.2 解码器	第17页
2.2.3 注意力机制	第17-18页
2.3 基于自注意力机制的Transformer模型	第18-20页
2.3.1 编码器	第18-19页
2.3.2 解码器	第19页
2.3.3 多头注意力机制	第19页
2.3.4 前馈神经网络	第19-20页
2.3.5 位置编码	第20页
2.4 常用机器翻译评测指标	第20-22页
2.4.1 BLEU评测指标	第20-21页
2.4.2 TER评测指标	第21页
2.4.3 RIBES评测指标	第21-22页
2.5 BPE分词技术和语料资源	第22-23页
2.5.1 BPE分词技术	第22页
2.5.2 语料资源	第22-23页
2.6 本章小结	第23-24页
第三章融合语义角色的RNMT研究	第24-37页
3.1 问题描述和相关工作	第24-26页
3.1.1 问题描述	第24-25页
3.1.2 相关工作	第25-26页
3.2 融合语义角色的横向编码模型	第26-29页
3.2.1 获取语义角色标签	第26-28页
3.2.2 集成语义角色标签至RNMT模型	第28-29页
3.3 融合语义角色的纵向编码模型	第29-31页
3.3.1 提取语义角色路径特征	第29-30页
3.3.2 集成语义角色路径特征至RNMT模型	第30-31页
3.4 实验	第31-36页
3.4.1 实验设置	第31-32页
3.4.2 实验结果	第32-34页
3.4.3 实验分析	第34-36页
3.5 本章小结	第36-37页
第四章融合语义角色的Transformer研究	第37-51页
4.1 问题描述和相关工作	第37-39页
4.1.1 问题描述	第37-38页
4.1.2 相关工作	第38-39页
4.2 扩展源端多头自注意力机制的Transformer模型	第39-42页
4.2.1 获取语义角色标签	第39-40页
4.2.2 集成语义角色标签至多头自注意力机制	第40-42页
4.3 增加语义角色编码器的Transormer模型	第42-45页
4.3.1 集成语义角色编码器至Transformer模型	第42-44页
4.3.2 门控机制	第44-45页
4.4 实验	第45-50页
4.4.1 实验设置	第45页
4.4.2 实验结果	第45-48页
4.4.3 实验分析	第48-50页
4.5 本章小结	第50-51页
第五章总结与展望	第51-53页
5.1 工作总结	第51-52页
5.2 研究展望	第52-53页
参考文献	第53-60页
攻读硕士学位期间取得的科研成果	第60页
攻读硕士学位期间参与的科研项目	第60-61页
致谢	第61页

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