声明
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 相关研究工作
1.2.1 神经网络机器翻译相关研究进展
1.2.2 蒙汉机器翻译相关研究工作
1.2.3 目前蒙汉机器翻译存在的一些问题
1.3 本文的研究内容
1.3.1 蒙古语子词向量的生成
1.3.2 基于强化学习的蒙汉机器翻译模型
1.3.3 蒙汉机器翻译的数据增强技术
1.4 论文的结构安排
第二章 相关工作
2.1 机器翻译概述
2.2 神经网络机器翻译
2.2.1 基于循环神经网络的机器翻译模型
2.2.2 基于 Transformer 的机器翻译模型
2.3 机器翻译任务评价指标
2.3.1 人工评测指标
2.3.2 自动评测指标
2.4 基于强化学习的机器翻译任务
2.4.1 强化学习概述
2.4.2 强化学习的优化算法
2.4.3 强化学习在机器翻译及其相关任务研究现状
2.5 本章小结
第三章 子词向量在蒙汉翻译模型中的应用
3.1 词向量技术概述
3.2 基于 BPE方法的蒙古语词语切分
3.3 蒙古语子词向量的构建
3.4 蒙古语子词向量的实验结果与分析
3.4.1 实验语料及环境介绍
3.4.2 实验结果与分析
3.5 本章小结
第四章 基于强化学习的蒙汉神经网络机器翻译模型
4.1 强化学习在机器翻译任务中的引入
4.1.1 经典编码器-解码器框架存在的问题
4.1.2 机器翻译任务引入强化学习产生的难点问题
4.2 基于强化学习的蒙汉机器翻译模型
4.2.1 奖励的构建
4.2.2 预测译文的生成
4.3 基于强化学习的蒙汉机器翻译模型的实验设计
4.3.1 针对奖励的实验设计
4.3.2 针对探索-利用问题的权衡实验设计
4.4 实验结果与分析
4.4.1 实验语料及环境介绍
4.4.2 针对奖励设置的实验结果与分析
4.4.3 针对探索利用问题的实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 数据增强技术在蒙汉机器翻译中的应用
5.1 数据增强技术概述
5.2 自然语言处理的数据增强技术
5.2.1 机器翻译中的数据增强技术
5.3 蒙汉机器翻译任务的数据增强实验设计
5.3.1 噪声数据的加入
5.3.2 反向翻译技术的应用
5.4 实验结果与分析
5.4.1 实验语料及环境介绍
5.4.2 噪声数据加入的实验结果
5.4.3 反向翻译技术加入的实验结果
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 相关总结
6.2 未来展望
参考文献
攻读硕士期间发表论文
致谢
内蒙古大学;
