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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--融合语义角色的神经机器翻译研究
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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

 
 
论文编号BS4643374,这篇论文共61
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