声明
致谢
摘要
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.3 论文研究内容
2.1 机器翻译概述
2.2 统计机器翻译
2.2.1 翻译模型
2.2.2 语言模型
2.3 深度学习与机器翻译
2.4 本章小结
3.1 系统框架
3.1.1 循环神经网络
3.1.2 编码器解码器模型
3.1.3 记忆单元
3.1.4 注意力机制
3.1.5 集束搜索
3.2 集外词问题及相关技术方法
3.2.1 集外词问题
3.2.2 集外词问题研究现状
3.2.3 集外词定位法
3.2.4 集外词替换法
3.2.5 集外词子词单元法
3.3 译文评价方法
3.3.1 BLEU评价指标
3.3.2 NIST评价指标
3.4 本章小结
4 融合语义概念的NMT集外词处理方法
4.1 问题分析及解决思路
4.1.1 问题分析
4.1.2 解决思路
4.2 词语对齐
4.3 融合单语语义概念的集外词处理方法
4.3.1 WordNet
4.3.2 系统框架
4.3.3 集外词替换处理
4.3.4 集外词恢复处理
4.4 融合双语语义概念的集外词处理方法
4.4.1 HowNet
4.4.2 系统框架
4.4.3 相似度模型
4.4.4 集外词替换处理
4.4.5 集外词恢复处理
4.5 本章小结
5 实验与分析
5.1 融合WordNet的集外词处理方法实验
5.1.1 实验数据
5.1.2 实验设置
5.1.3 实验评价方法
5.1.4 预备实验
5.1.5 对比实验及主要实验结果
5.1.6 结果细节比较分析
5.2 融合HowNet的集外词处理方法实验
5.2.1 实验数据
5.2.2 实验设置
5.2.3 实验评价方法
5.2.4 对比实验及主要实验结果
5.2.5 结果细节比较分析
5.3 本章小结
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
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