统计机器翻译判别式训练方法研究

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统计机器翻译判别式训练方法研究

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统计机器翻译判别式训练方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
通用符号列表	第8-16页
第1章绪论	第16-35页
· 统计机器翻译概述	第16-21页
· 统计翻译模型	第16-20页
· 统计机器翻译系统	第20-21页
· 翻译模型判别式训练	第21-24页
· 判别式训练的研究意义和动机	第21-23页
· 判别式训练的难点	第23-24页
· 判别式训练的文献综述	第24-30页
· 基于似然函数的方法	第24-25页
· 基于错误率的方法	第25-28页
· 可扩展的方法	第28-30页
· 本文研究内容及组织结构	第30-35页
· 研究内容	第30-32页
· 组织结构	第32-35页
第2章基于极端保守更新的最小期望错误率训练	第35-52页
· 引言	第35-36页
· 最小错误率训练方法	第36-40页
· 基于极端保守更新的期望错误	第40-44页
· 基于极端保守更新的错误率	第41页
· 期望错误率	第41-42页
· 基于投影的距离度量	第42-43页
· 句子级的错误率度量	第43-44页
· 训练方法及其算法	第44-45页
· 投影梯度下降算法	第44-45页
· 基于 EEBUU 的训练算法	第45页
· 实验	第45-50页
· 中英翻译任务	第46-49页
· 西英翻译任务	第49-50页
· 相关工作	第50-51页
· 本章小节	第51-52页
第3章基于在线特征重组的大规模特征翻译模型的训练方法	第52-71页
· 引言	第52-54页
· 基线训练方法	第54-57页
· 基于排序的训练方法	第54-55页
· L1正则的排序训练方法	第55-57页
· 基于特征重组的翻译模型训练方法	第57-59页
· 在线特征重组	第59-61页
· 特征组块优化	第61-64页
· 实验	第64-68页
· 实验设置	第64-65页
· 对比实验及结果	第65-68页
· 相关工作	第68-70页
· 本章小结	第70-71页
第4章统计机器翻译中对数线性模型的局部训练方法	第71-95页
· 引言	第71-73页
· 基于对数线性翻译模型的全局训练方法介绍	第73-75页
· 基于对数线性的翻译模型	第73页
· 全局训练方法	第73-75页
· 统计机器翻译的局部训练和测试	第75-77页
· 训练实例的获取	第77-78页
· 检索度量	第77-78页
· 并行检索	第78页
· 基于极端保守更新的增量式训练方法	第78-81页
· 基于边缘的极端保守更新	第79-80页
· 基于期望错误率的极端保守更新	第80-81页
· 局部方法与线性模型和非线性模型的关系	第81-82页
· 实验	第82-93页
· 中规模实验数据准备	第82-83页
· 系统的设置	第83-84页
· 运行时间	第84-85页
· 结果和分析	第85-92页
· 可扩展性	第92-93页
· 相关工作	第93-94页
· 本章小结	第94-95页
第5章基于可加型神经网络的统计机器翻译模型及其判别式训练	第95-116页
· 引言	第95-97页
· 基于对数线性模型的翻译	第97-99页
· 对数线性翻译模型	第97页
· 基于搜索的高效解码	第97-99页
· 可加型神经网络	第99-104页
· 动机	第99-101页
· 定义	第101-103页
· 词嵌入特征	第103-104页
· AdNN 模型的解码	第104页
· 可加型神经网络的判别式训练	第104-108页
· 训练目标	第104-105页
· 优化算法	第105-107页
· Pre-Training 和 Post-Training	第107页
· 训练算法	第107-108页
· 实验	第108-114页
· 中英翻译任务	第108-112页
· 日英翻译任务	第112-114页
· 相关工作	第114页
· 本章小结	第114-116页
结论	第116-119页
参考文献	第119-132页
攻读博士学位期间所发表的论文	第132-134页
致谢	第134-135页
个人简历	第135 页

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