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融合依存语法信息的神经机器翻译模型研究与实现

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融合依存语法信息的神经机器翻译模型研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 论文的研究背景与意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究意义第9-11页
    1.2 研究趋势第11-12页
    1.3 主要研究内容第12-15页
第2章 国内外研究现状第15-23页
    2.1 基于规则的机器翻译第15-16页
    2.2 基于语料库的机器翻译第16-18页
        2.2.1 基于实例的机器翻译第16页
        2.2.2 基于统计的机器翻译第16-18页
    2.3 基于神经网络的机器翻译第18-20页
        2.3.1 基于循环神经网络的神经机器翻译第19-20页
        2.3.2 基于Transformer的神经机器翻译第20页
    2.4 基于其他学习技术的神经机器翻译第20-21页
    2.5 本章小结第21-23页
第3章 主流神经机器翻译模型第23-35页
    3.1 神经机器翻译模型基础第23-26页
        3.1.1 词向量的分布式表示第23页
        3.1.2 简单循环神经网络第23-25页
        3.1.3 多层循环神经网络第25-26页
    3.2 编码器解码器框架下的神经机器翻译模型第26-29页
        3.2.1 编码器解码器框架第26页
        3.2.2 公式表示第26-29页
    3.3 注意力机制下的神经机器翻译模型第29-34页
        3.3.1 注意力机制提出背景第29-31页
        3.3.2 全局注意力机制第31-32页
        3.3.3 局部注意力机制第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 基于依存信息监督的局部注意力机制下的神经机器翻译模型第35-51页
    4.1 语言学知识引入背景第35-36页
    4.2 相关工作第36-40页
        4.2.1 相关工作简介第36-38页
        4.2.2 相关工作实例第38-40页
    4.3 依存语法信息第40-43页
        4.3.1 依存分析第40-42页
        4.3.2 依存信息的组织第42-43页
    4.4 模型公示表示第43-45页
    4.5 实验第45-49页
        4.5.1 实验环境设置第45-47页
        4.5.2 实验结果分析第47-48页
        4.5.3 模型复杂度分析第48-49页
    4.6 本章小结第49-51页
第5章 基于多层注意力机制下的神经机器翻译模型第51-59页
    5.1 多层注意力机制提出背景第51-52页
    5.2 相关工作简介第52-55页
    5.3 模型公式表示第55-57页
    5.4 实验第57-58页
        5.4.1 实验环境设置第57-58页
        5.4.2 实验结果分析第58页
    5.5 本章小结第58-59页
第6章 神经机器翻译系统的实现第59-61页
    6.1 数据预处理模块第59页
    6.2 翻译模块第59页
    6.3 编码器解码器模块第59-60页
    6.4 核心模块第60-61页
结论第61-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间所发表论文第67-69页
致谢第69页

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