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基于依存树到串模型的日汉统计机器翻译研究 |
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论文目录 |
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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 |
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