数据驱动的机器翻译技术
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浙江嘉兴
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作者编者:黄河燕|
出版社电子工业
ISBN9787121483073
出版时间2024-07
装帧其他
开本其他
定价98元
货号32146768
上书时间2024-11-05
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商品详情
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目录
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 机器翻译发展简史
1.3 研究内容及全书总览
参考文献
第2章 基础理论
2.1 基于规则的机器翻译
2.2 基于实例的机器翻译
2.3 统计机器翻译
2.3.1 噪声信道模型
2.3.2 对数线性模型
2.3.3 基于短语的统计机器翻译模型
2.3.4 基于句法的统计机器翻译模型
2.3.5 语言模型
2.3.6 统计机器翻译存在的问题
2.4 神经机器翻译
2.4.1 基于循环神经网络的神经机器翻译模型
2.4.2 基于卷积神经网络的神经机器翻译模型
2.4.3 基于注意力网络的神经机器翻译模型
2.4.4 束搜索
2.4.5 神经机器翻译存在的问题及发展趋势
参考文献
第3章 基于句法语义知识的统计机器翻译
3.1 引言
3.2 基于句法和语义的统计机器翻译基础方法
3.2.1 基于句法的统计机器翻译模型
3.2.2 语义角色标注
3.2.3 语义角色标注在统计机器翻译中的应用
3.2.4 串到树模型
3.3 基于浅层语义结构的统计机器翻译
3.3.1 谓词-论元型句法树
3.3.2 句法补充的谓词-论元树
3.3.3 翻译规则的学习
3.3.4 实验与分析
3.4 基于句法语言模型的统计机器翻译
3.4.1 句法语言建模的基础方法
3.4.2 融合浅层句法特征的循环神经网络语言模型
3.5 本章小结
参考文献
第4章 句法知识与神经机器翻译联合学习模型
4.1 引言
4.2 树结构学习的基础方法
4.2.1 树结构的神经网络编码器
4.2.2 树结构的神经网络解码器
4.2.3 无监督树学习
4.2.4 利用统计机器翻译短语表
4.2.5 在神经机器翻译中学习短语
4.2.6 基于句法的神经机器翻译
4.2.7 对齐学习
4.3 源端句法信息与神经机器翻译联合学习模型
内容摘要
机器翻译是由计算机自动将一种自然语言翻译成另一种自然语言的过程。随着
语言资源规模的持续增长和计算机硬件技术的大幅提高，数据驱动的机器翻译方法逐渐获得了研究者的青睐，翻译效果取得了显著的提升。本书梳理了机器翻译的基础理论和研究进展，指出了数据驱动的机器翻译方法所
面临的问题，详细介绍了具有代表性的改进方法。这些方法既包括对句法语义、词形和零代词、翻译记忆等先验知识的建模及融合，也涉及深度神经网络、无监督树学习、生成对抗训练、联合学习、因果推断等前沿技术，可供希望深入了解机器翻译研究进展的读者参考。本书的最后对数据驱动的机器翻译技术进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。
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