本文主要研究雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)的識(shí)別對(duì)齊及其在統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯中的應(yīng)用。機(jī)器翻譯本質(zhì)上是個(gè)語(yǔ)言問(wèn)題,其最終解決也必須依靠語(yǔ)言學(xué)知識(shí)的運(yùn)用。研究如何更有效地在統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯中融入有價(jià)值的句法層面的語(yǔ)言學(xué)知識(shí),對(duì)于推動(dòng)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯的發(fā)展,具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)漢-英語(yǔ)言對(duì),在考察了具有豐富句法和語(yǔ)義信息的漢英最大名詞短語(yǔ)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)后,從統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯的實(shí)際應(yīng)用出發(fā),致力于最大名詞短語(yǔ)在雙語(yǔ)中的擴(kuò)展—雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)的識(shí)別和對(duì)齊的研究,并論證在統(tǒng)計(jì)翻譯模型中融入雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)的可行性。研究?jī)?nèi)容主要包含以下四個(gè)部分:⑴提出并研究引入混合特征的漢語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)雙向標(biāo)注融合識(shí)別算法以漢語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)識(shí)別為研究任務(wù),在分析現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上,從漢語(yǔ)的語(yǔ)言學(xué)特殊性以及基于支持向量機(jī)的序列標(biāo)注算法的特點(diǎn)出發(fā),考查了基于混合特征的融合算法的適應(yīng)性。通過(guò)理論分析和實(shí)驗(yàn)證明,采用詞和基本組塊混合標(biāo)注單元的標(biāo)注方法對(duì)漢語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)的識(shí)別是有效的,并且其正反向識(shí)別結(jié)果具有一定的互補(bǔ)性,在此基礎(chǔ)上提出的基于“邊界分歧”的雙向序列標(biāo)注融合算法能發(fā)掘雙向識(shí)別的互補(bǔ)性,并達(dá)到較高的融合精度,F-1值達(dá)到88.24... 

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【文章頁(yè)數(shù)】：125 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 論文研究的目的和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.1 最大名詞短語(yǔ)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.2 統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 論文的研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)簡(jiǎn)析
    2.1 漢英雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)特性
    2.2 雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)的定義
    2.3 雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)識(shí)別對(duì)齊的問(wèn)題描述和性能評(píng)價(jià)
        2.3.1 問(wèn)題描述
        2.3.2 性能評(píng)價(jià)
    2.4 雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)的中心詞
    2.5 漢英最大名詞短語(yǔ)識(shí)別的互補(bǔ)性
    本章小結(jié)
第3章 引入混合特征的最大名詞短語(yǔ)雙向標(biāo)注融合算法
    3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
        3.1.1 支持向量機(jī)
        3.1.2 條件隨機(jī)場(chǎng)
    3.2 基于“邊界分歧”的序列標(biāo)注融合算法
    3.3 特征選擇
        3.3.1 詞層面的特征
        3.3.2 基本組塊層面的特征
        3.3.3 詞和基本組塊混合特征
        3.3.4 標(biāo)點(diǎn)分類特征
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.2 特征選擇實(shí)驗(yàn)
        3.4.3 雙向融合實(shí)驗(yàn)
        3.4.4 比較實(shí)驗(yàn)
    本章小結(jié)
第4章 雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)識(shí)別對(duì)齊
    4.1 基于句法分析的雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)獲取
        4.1.1 基于雙端句法分析的最大名詞短語(yǔ)對(duì)獲取
        4.1.2 基于單端句法分析的最大名詞短語(yǔ)對(duì)獲取
    4.2 一體化的雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)識(shí)別對(duì)齊算法
        4.2.1 粗識(shí)別對(duì)齊
        4.2.2 擴(kuò)展候選最大名詞短語(yǔ)對(duì)
        4.2.3 單語(yǔ)句法信任度
        4.2.4 雙語(yǔ)對(duì)齊信任度
        4.2.5 最優(yōu)假設(shè)搜索算法
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    本章小結(jié)
第5章 雙語(yǔ)協(xié)同訓(xùn)練的最大名詞短語(yǔ)識(shí)別算法
    5.1 雙語(yǔ)協(xié)同訓(xùn)練算法
    5.2 雙語(yǔ)對(duì)齊標(biāo)注一致率
    5.3 標(biāo)記投射修正模型
        5.3.1 投射最大名詞短語(yǔ)擴(kuò)展
        5.3.2 最優(yōu)假設(shè)搜索
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.4.2 Baseline實(shí)驗(yàn)
        5.4.3 雙語(yǔ)Co-training算法實(shí)驗(yàn)
        5.4.4 增量標(biāo)注選擇策略比較
    本章小結(jié)
第6章 融入雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)及實(shí)現(xiàn)
    6.1 短語(yǔ)翻譯模型的特征
    6.2 融入雙語(yǔ)最大名詞短語(yǔ)的翻譯模型
        6.2.1 Method-I
        6.2.2 Method-II
        6.2.3 Method-III
    6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        6.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        6.3.2 Method-I實(shí)驗(yàn)
        6.3.3 Method-II和Method-III實(shí)驗(yàn)
    本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單
致謝
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]漢語(yǔ)組塊分析研究綜述[J]. 李業(yè)剛,黃河燕.  中文信息學(xué)報(bào). 2013(03)
[3]面向機(jī)器翻譯的英語(yǔ)詞性標(biāo)注研究及其應(yīng)用(英文)[J]. 馬建軍,黃德根,劉海霞,盛文鳳.  中國(guó)通信. 2012(03)
[4]英語(yǔ)功能名詞短語(yǔ)研究及其應(yīng)用[J]. 馬建軍,黃德根.  大連理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(01)
[5]基于句法的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯模型與方法[J]. 劉群.  中文信息學(xué)報(bào). 2011(06)
[6]基于條件隨機(jī)場(chǎng)模型的漢語(yǔ)功能塊自動(dòng)標(biāo)注[J]. 李國(guó)臣,王瑞波,李濟(jì)洪.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2010(02)
[7]漢語(yǔ)塊分析評(píng)測(cè)任務(wù)設(shè)計(jì)[J]. 周強(qiáng),李玉梅.  中文信息學(xué)報(bào). 2010(01)
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[10]分布式策略與CRFs相結(jié)合識(shí)別漢語(yǔ)組塊[J]. 黃德根,于靜.  中文信息學(xué)報(bào). 2009(01)

博士論文
[1]面向機(jī)器翻譯的英語(yǔ)功能名詞短語(yǔ)識(shí)別研究[D]. 馬建軍.大連理工大學(xué) 2012
[2]基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的中文組塊分析技術(shù)研究[D]. 孫廣路.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008

碩士論文
[1]中文最長(zhǎng)名詞短語(yǔ)識(shí)別研究[D]. 王月穎.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3563835