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当前位置:教育论文中心彩票一分赛车--博士论文--统计机器翻译中的词对齐研究
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统计机器翻译中的词对齐研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-13页
1 绪论第13-31页
   ·研究背景第13-16页
     ·机器翻译需求第13-15页
     ·机器翻译概述第15-16页
   ·统计机器翻译的相关研究第16-21页
     ·翻译知识的获取第16-17页
     ·翻译框架的建立第17-18页
     ·翻译规则的演化第18-21页
   ·词对齐的相关研究第21-27页
     ·生成式词对齐学习方法第22-23页
     ·判别式词对齐学习方法第23-26页
     ·判别式词对齐面临的问题第26-27页
   ·本文的主要工作第27-29页
   ·本文的组织结构第29-31页
2 基于LGFN文法的结构化词对齐融合模型第31-49页
   ·引言第31-34页
     ·词对齐搜索问题概述第31-34页
     ·词对齐融合问题第34页
   ·ITG的结构性歧义问题第34-40页
     ·ITG约束下的词对齐空间第35-36页
     ·结构性歧义的定义第36页
     ·结构化歧义的产生原因第36-38页
     ·LGFN文法第38-40页
   ·基于LGFN的词对齐融合框架第40-44页
     ·框架概述第40-41页
     ·基于对数线性模型的词对齐融合建模第41-43页
     ·基于MIRA的模型参数训练第43-44页
   ·实验及其分析第44-47页
     ·模拟实验第44-46页
     ·判别式学习实验第46-47页
   ·本章小结第47-49页
3 同步句法分析中的假设剪枝技术第49-65页
   ·引言第49-50页
   ·背景介绍第50-53页
     ·符号约定第50-51页
     ·同步句法分析第51-52页
     ·双语区间剪枝方法第52-53页
   ·假设剪枝技术第53-56页
     ·基本思想第53-54页
     ·解决方案第54-55页
     ·利用词对齐融合的剪枝第55-56页
   ·非单调情况下的搜索第56-58页
     ·非单调性问题及其处理策略第56-57页
     ·改进的搜索算法第57-58页
   ·实验及其分析第58-64页
     ·学习框架第58-59页
     ·实验数据与工具第59页
     ·区间剪枝和假设剪枝对比实验第59-61页
     ·加入并集作为剪枝约束第61-62页
     ·统计机器翻译实验第62-63页
     ·词对齐结果分析第63-64页
   ·本章小结第64-65页
4 一种半监督的词对齐融合框架第65-79页
   ·引言第65-67页
   ·基于二元分类的词对齐融合第67-70页
     ·二元分类问题第67页
     ·词对齐融合问题第67-68页
     ·学习模型和特征第68-70页
   ·半监督方法及其应用第70-73页
     ·Tri-training算法第70-71页
     ·基于采样的Tri-training算法第71-73页
   ·实验及其分析第73-78页
     ·实验数据和评价方法第73-74页
     ·词对齐结果对比第74-76页
     ·样本数量对学习性能的影响第76-77页
     ·统计机器翻译实验第77-78页
   ·本章小结第78-79页
5 一种错误敏感的词对齐评价标准第79-95页
   ·引言第79-81页
     ·词对齐研究第79-80页
     ·词对齐错误率第80-81页
   ·对齐错误与短语抽取第81-85页
     ·短语抽取第81-82页
     ·词对齐的错误分析第82-85页
   ·改进的词对齐评价标准第85-87页
     ·符号说明第85页
     ·单词的ESAER第85-86页
     ·单句和多句的ESAER第86-87页
     ·函数和参数设置第87页
   ·实验及其分析第87-92页
     ·实验设计第87页
     ·实验数据和工具第87-88页
     ·AER与BLEU的相关性实验第88-89页
     ·ESAER与BLEU的相关性第89-92页
   ·本章小结第92-95页
6 总结与展望第95-97页
   ·本文的主要贡献第95-96页
   ·未来的研究方向第96-97页
参考文献第97-107页
致谢第107-109页
攻读博士期间发表的论文和参加的项目第109-113页

 
 
论文编号BS374,这篇论文共113
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