基于语义分析的机器翻译领域适应性优化方法研究

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基于语义分析的机器翻译领域适应性优化方法研究

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基于语义分析的机器翻译领域适应性优化方法研究

论文目录
中文摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-21页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 任务定义	第11-13页
1.3 研究意义	第13-14页
1.3.1 科学价值	第13-14页
1.3.2 应用价值	第14页
1.4 国内外研究现状	第14-19页
1.4.1 基于训练数据优化的领域适应性研究	第15-16页
1.4.2 基于模型特征优化的领域适应性研究	第16-19页
1.5 主要研究内容	第19-20页
1.6 论文组织结构	第20-21页
第二章统计机器翻译概述	第21-27页
2.1 语料预处理	第22-23页
2.2 模型训练	第23-24页
2.3 模型权重调节	第24-25页
2.4 翻译解码	第25页
2.5 译文质量评价	第25-26页
2.6 本章小结	第26-27页
第三章基于主题信息的领域平行句对选择与优化	第27-40页
3.1 研究动机	第27-29页
3.2 句对领域相关性评价模型	第29-35页
3.2.1 LDA主题模型	第30-31页
3.2.2 基于短语对的主题模型	第31-33页
3.2.3 平行句对和目标领域的主题表示	第33-34页
3.2.4 主题相关度计算	第34-35页
3.3 实验及结果分析	第35-39页
3.3.1 语料设置	第35页
3.3.2 实验设置	第35-36页
3.3.3 实验结果及分析	第36-39页
3.4 本章小结	第39-40页
第四章基于语义相似度的领域翻译模型优化方法	第40-52页
4.1 研究动机	第40-41页
4.2 联合语义信息的领域翻译模型	第41-46页
4.2.1 基于神经网络的领域词向量双语映射	第43-44页
4.2.2 短语对领域互译度评价模型	第44-46页
4.3 实验及结果分析	第46-51页
4.3.1 语料设置	第46-47页
4.3.2 实验设置	第47-48页
4.3.3 实验结果与分析	第48-51页
4.4 本章小结	第51-52页
第五章融合句子和文档信息的翻译模型优化方法	第52-63页
5.1 研究动机	第52-53页
5.2 依赖上下文的短语对语义匹配模型	第53-58页
5.2.1 基于卷积神经网络的句子特征抽取	第54-55页
5.2.2 句子语义和文档主题的融合策略	第55-57页
5.2.3 短语对语义匹配度计算	第57页
5.2.4 语义匹配模型的训练策略	第57-58页
5.3 实验及结果分析	第58-62页
5.3.1 实验设置	第58-60页
5.3.2 实验结果及分析	第60-62页
5.4 本章小结	第62-63页
第六章总结与展望	第63-65页
6.1 工作总结	第63-64页
6.2 工作展望	第64-65页
参考文献	第65-72页
攻读学位期间的研究成果	第72-73页
攻读学位期间参与的科研项目	第73-74页
致谢	第74-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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