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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于依存树到串模型的日汉统计机器翻译研究
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基于依存树到串模型的日汉统计机器翻译研究
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
1 引言第10-16页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 研究现状与发展第11-14页
    1.3 本文研究的主要内容第14-16页
2 统计机器翻译简述第16-32页
    2.1 数学模型第16-17页
        2.1.1 噪声信道模型第16-17页
        2.1.2 对数线性模型第17页
    2.2 机器翻译的主要任务第17-18页
    2.3 现有统计机器翻译模型简介第18-28页
        2.3.1 基于词的翻译模型第18-19页
        2.3.2 基于短语的翻译模型第19页
        2.3.3 基于层次短语的翻译模型第19-21页
        2.3.4 基于句法树的翻译模型第21-28页
    2.4 机器翻译评测指标第28-30页
        2.4.1 BLEU评测指标第28-29页
        2.4.2 NIST评测指标第29-30页
    2.5 本章小结第30-32页
3 基于日语依存树的格框架文法定义及获取第32-41页
    3.1 格语法第32-35页
        3.1.1 格语法第32-33页
        3.1.2 日语格框架第33-35页
    3.2 依存树第35-37页
        3.2.1 依存树简介第35-36页
        3.2.2 日语依存树中的格框架第36-37页
    3.3 日语依存树中的格框架获取第37-40页
        3.3.1 日语格框架文法定义第37-39页
        3.3.2 日语格框架获取第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
4 日汉依存树到串翻译模型第41-53页
    4.1 日汉依存树到串翻译模型第41-43页
    4.2 日汉依存树到串模型的规则抽取第43-49页
        4.2.1 依存树标记第44-45页
        4.2.2 可抽取格框架调序规则的子树判定第45-46页
        4.2.3 规则抽取第46-47页
        4.2.4 规则的概率估算第47-48页
        4.2.5 统计机器翻译系统下格框架调序规则的修正第48-49页
    4.3 日汉依存树到串翻译模型的解码算法第49-52页
        4.3.1 解码公式的形式化描述第49-50页
        4.3.2 解码算法第50-52页
    4.4 本章小结第52-53页
5 依存树到串翻译模型翻译实验第53-60页
    5.1 日汉翻译实验及结果分析第53-57页
        5.1.1 实验系统设置第53-55页
        5.1.2 实验结果及分析第55-57页
    5.2 日英翻译实验及结果分析第57-59页
        5.2.1 实验系统设置第57-58页
        5.2.2 实验结果及分析第58-59页
    5.3 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60-61页
    6.2 展望第61-62页
参考文献第62-66页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第66-68页
学位论文数据集第68页

 
 
论文编号BS2949047,这篇论文共68
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