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神经机器翻译中引入语言信息的研究

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神经机器翻译中引入语言信息的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-14页
1 绪论第14-22页
  1.1 研究背景第14-17页
  1.2 研究现状第17-19页
    1.2.1 通过改变模型结构引入语言信息第17-18页
    1.2.2 通过利用外部资源引入语言信息第18-19页
  1.3 论文的主要研究内容第19-20页
  1.4 论文的组织结构第20-22页
2 背景第22-30页
  2.1 神经机器翻译模型结构第22-26页
    2.1.1 基于循环神经网络的神经机器翻译模型第22-24页
    2.1.2 基于自注意力网络的神经机器翻译模型第24-26页
  2.2 模型训练与解码第26-28页
    2.2.1 数据第26-27页
    2.2.2 训练目标与优化算法第27页
    2.2.3 解码算法第27-28页
  2.3 翻译质量评价第28-29页
  2.4 本章小结第29-30页
3 引入词预测机制第30-46页
  3.1 引言第30-31页
  3.2 神经机器翻译结合词预测机制第31-36页
    3.2.1 词预测机制第31-32页
    3.2.2 训练阶段引入词预测机制第32-35页
    3.2.3 解码阶段使用词预测器第35-36页
  3.3 实验第36-43页
    3.3.1 实验设置第36-37页
    3.3.2 主要结果第37-40页
    3.3.3 分析第40-43页
  3.4 本章小结第43-46页
4 建模句子级全局表示第46-62页
  4.1 引言第46-47页
  4.2 神经机器翻译结合全局句子表示第47-53页
    4.2.1 生成全局状态表示第47-49页
    4.2.2 聚合多层表示第49-50页
    4.2.3 控制生成第50-52页
    4.2.4 融入解码过程第52-53页
    4.2.5 训练第53页
  4.3 实验第53-60页
    4.3.1 实验设置第53-54页
    4.3.2 主要结果第54-56页
    4.3.3 分析第56-60页
  4.4 本章小结第60-62页
5 利用单语数据增强神经机器翻译第62-76页
  5.1 引言第62-63页
  5.2 通过大规模单语生成语言表示第63-65页
  5.3 神经机器翻译结合外部语言表示第65-67页
    5.3.1 加权融合机制第65-67页
    5.3.2 多任务学习策略第67页
  5.4 实验第67-74页
    5.4.1 实验设置第67-68页
    5.4.2 标准数据集上的效果第68-70页
    5.4.3 低资源语对上的效果第70-71页
    5.4.4 解码效率第71-72页
    5.4.5 分析第72-74页
  5.5 本章小结第74-76页
6 双向记忆交互式神经机器翻译第76-90页
  6.1 引言第76-77页
  6.2 双向记忆交互式神经机器翻译第77-82页
    6.2.1 双向生成结构第78-80页
    6.2.2 使用历史交互信息第80-82页
  6.3 实验第82-87页
    6.3.1 实验设置第82-84页
    6.3.2 模拟环境下实验结果第84-85页
    6.3.3 真实环境下实验结果第85-86页
    6.3.4 翻译实例第86-87页
  6.4 本章小结第87-90页
7 总结与展望第90-92页
  7.1 本文的主要贡献第90-91页
  7.2 未来的研究方向第91-92页
参考文献第92-101页
致谢第101-102页
附录第102-103页

本篇论文共103页,点击这进入下载页面
 
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