基于机器翻译技术的中文分词方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.2基于深度学习的中文分词

1.2.3翻译分词方法

1.3 本文主要研究内容

1.4 论文组织结构

2 相关技术概述

2.1 机器翻译概述

2.1.2注意力机制

2.2 机器翻译在中文分词中的应用原理

2.3 Word2vec

2.3.1连续词袋模型

2.3.2Skip-gram模型

2.4 本章小结

3 中文分词模型设计

3.1 设计思路

3.2 CWSTransformer模型结构

3.2.1翻译器

3.2.2纠错器

3.3 CWSTransformer分词过程

3.4 本章小结

4 翻译与纠错方法实现

4.1 问题描述

4.2 基于循环修正策略的翻译分词方法

4.3 循环修正分词优化

4.4 本章小结

5 实验分析

5.1 实验环境与数据集

5.2 预处理和后处理

5.2.1数据集预处理

5.2.2预测结果后处理

5.3 实验方案

5.4 实验结果分析

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

附录1 攻读学位期间发表的论文

附录2 攻读学位期间参与的主要项目