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融合语言特征的印度英语-汉语神经机器翻译研究

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融合语言特征的印度英语-汉语神经机器翻译研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5页
第一章 引言第10-14页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究内容第11-12页
    1.3 本文的组织结构第12-14页
第二章 机器翻译研究综述第14-26页
    2.1 机器翻译的概述第14-20页
        2.1.1 机器翻译的历史发展第14页
        2.1.2 机器翻译的关键技术第14-17页
        2.1.3 多种技术混合以及改进第17-20页
    2.2 融合语言特征的NMT研究第20-24页
        2.2.1 海外研究现状第20-21页
        2.2.2 国内研究现状第21-24页
    2.3 本章小结第24-26页
第三章 印度英语语言特征研究第26-32页
    3.1 引言第26页
    3.2 书面风格的印度英语第26页
    3.3 口语风格的印度英语第26-30页
        3.3.1 词汇特征第26-29页
        3.3.2 句法特征第29-30页
    3.4 本章小结第30-32页
第四章 自然口语风格印度英语-汉语语料库构建第32-38页
    4.1 引言第32页
    4.2 印度英语语料的获取第32-34页
    4.3 数据处理第34-36页
    4.4 印度英语对应汉语语料的获取第36-37页
    4.5 本章小结第37-38页
第五章 基于循环神经网络的英语-汉语机器翻译第38-50页
    5.1 引言第38页
    5.2 编码器-解码器框架第38-40页
    5.3 实验第40-47页
        5.3.1 数据准备第40-41页
        5.3.2 未登录词问题第41-43页
        5.3.3 实验过程第43-47页
    5.4 本章小结第47-50页
第六章 融合语言特征的印度英语-汉语神经机器翻译第50-60页
    6.1 引言第50页
    6.2 预训练词向量模型第50-52页
        6.2.1 Word2vec模型第50-51页
        6.2.2 Elmo模型第51页
        6.2.3 OpenAI-GPT模型第51-52页
        6.2.4 Bert模型第52页
    6.3 迁移学习第52-54页
        6.3.1 基本概念第52-53页
        6.3.2 Finetune技术第53-54页
    6.4 实验第51-57页
        6.4.1 数据准备第51-55页
        6.4.2 实验过程第55-56页
        6.4.3 评测第56-57页
    6.5 本章小结第57-60页
第七章 系统实现与系统测试第60-66页
    7.1 引言第60页
    7.2 系统设计与实现第60-61页
    7.3 其他机器翻译系统对比第61-64页
    7.4 本章小结第64-66页
第八章 总结和展望第66-68页
    8.1 研究工作总结第66页
    8.2 未来工作展望第66-68页
致谢第68-70页
参考文献第70-74页
作者简介第74页

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