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基于双向并行解码的神经机器翻译

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基于双向并行解码的神经机器翻译
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-12页
第1章 绪论第12-16页
  1.1 研究背景及意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13-14页
  1.3 本文主要研究内容第14-15页
  1.4 论文组织结构第15-16页
第2章 背景知识第16-26页
  2.1 人工神经网络第16-19页
    2.1.1 计算神经元第16-17页
    2.1.2 循环神经网络第17-19页
  2.2 神经机器翻译第19-22页
    2.2.1 编码器-解码器模型第19-20页
    2.2.2 搜索算法第20-21页
    2.2.3 译文质量评估第21-22页
  2.3 注意力机制第22-25页
    2.3.1 Additive Attention第23页
    2.3.2 Dot-Product Attention第23-25页
  2.4 本章小结第25-26页
第3章 双向并行解码第26-35页
  3.1 双向并行解码的提出动机第26-27页
  3.2 不同信息融合策略及其模型结构第27-30页
    3.2.1 查询融合策略模型第27-29页
    3.2.2 记忆融合策略模型第29-30页
  3.3 加权求和及其权值设置方式第30-31页
    3.3.1 手动赋值第30-31页
    3.3.2 自动学习第31页
  3.4 双向解码器候选译文序列配对策略第31-33页
  3.5 搜索终止条件第33页
  3.6 本章小结第33-35页
第4章 实验及其结果第35-49页
  4.1 实验数据集及实验设备第35-36页
    4.1.1 数据集第35-36页
    4.1.2 实验设备第36页
  4.2 双向并行解码对比常见翻译模型第36-37页
    4.2.1 基准第36-37页
    4.2.2 结果第37页
4.3融合策略和融合方式的实验第37-40页
    4.3.1 翻译效果实验对比第38-39页
    4.3.2 损失函数收敛分析第39-40页
  4.4 输出不平衡问题的研究第40-43页
    4.4.1 译文分段第40页
    4.4.2 顺序平均差值第40-42页
    4.4.3 首尾绝对差值第42-43页
  4.5 基于真值的单词预测准确性分析第43-45页
    4.5.1 评估指标BLEU_approx第44页
    4.5.2 基于真值预测的实验结果分析第44-45页
  4.6 超参分析第45-47页
    4.6.1 训练步长第45-46页
    4.6.2 束宽大小第46-47页
  4.7 本章小结第47-49页
第5章 结论与展望第49-51页
  5.1 结论第49-50页
  5.2 展望第50-51页
参考文献第51-53页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第53-54页
致谢第54页

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