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基于深度神经网络的统计机器翻译模型研究

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基于深度神经网络的统计机器翻译模型研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-14页
  1.1 研究背景和意义第8-9页
  1.2 国内外相关研究和综述第9-12页
    1.2.1 统计机器翻译方法第9-10页
    1.2.2 深度学习与自然语言处理第10-12页
  1.3 问题的总结与分析第12页
  1.4 本文主要工作第12-13页
  1.5 本文组织结构第13-14页
第2章 传统统计机器翻译方法第14-22页
  2.1 双语数据预处理第14-16页
    2.1.1 分词第14-15页
    2.1.2 命名实体识别第15页
    2.1.3 特殊处理第15-16页
  2.2 词语对齐第16-19页
    2.2.1 单向词语对齐第16页
    2.2.2 词语对齐对称化第16-19页
  2.3 短语抽取第19页
  2.4 短语翻译表概率估计第19-21页
    2.4.1 双向短语翻译概率第20页
    2.4.2 双向词汇化翻译概率第20-21页
  2.5 本章小结第21-22页
第3章 基于深度神经网络的机器翻译第22-39页
  3.1 源序列到目标序列的建模框架第22-23页
  3.2 词向量生成算法第23-27页
    3.2.1 基于One-hot的方法第23-24页
    3.2.2 基于分布式表征的方法第24-25页
    3.2.3 RNN-embed模型第25-27页
  3.3 语言模型改进算法第27-32页
    3.3.1 基于统计方法的语言模型第28页
    3.3.2 编码器语言模型第28-32页
    3.3.3 解码器语言模型第32页
  3.4 词对齐模型生成方法第32-35页
  3.5 输出模块生成算法第35-38页
  3.6 本章小结第38-39页
第4章 中英字幕翻译系统的设计及实现第39-52页
  4.1 双语字幕数据采集第39-40页
    4.1.1 爬虫抓取技术第39-40页
    4.1.2 并行化处理第40页
  4.2 数据预处理第40-43页
    4.2.1 生成双语语料库第41页
    4.2.2 序列化方法第41-43页
    4.2.3 结构化处理第43页
  4.3 模型训练方法第43-47页
    4.3.1 参数设置第44页
    4.3.2 参数训练第44-46页
    4.3.3 GPU加速处理第46-47页
  4.4 实验结果与分析第47-51页
  4.5 本章小结第51-52页
结论第52-53页
参考文献第53-58页
致谢第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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