隨著自然語言處理和機(jī)器翻譯技術(shù)的發(fā)展,利用人工智能技術(shù)來提高不同語言間的翻譯效率和準(zhǔn)確率逐漸成為了研究熱點(diǎn)。其中,端到端（End to End,E2E）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的神經(jīng)機(jī)器翻譯方法由于翻譯準(zhǔn)確率高、譯文語義性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)逐漸成為研究的重點(diǎn),但依然存在詞匯受限、譯文忠實(shí)度低等問題。為了解決端到端神經(jīng)機(jī)器翻譯中存在的上述問題,本文圍繞機(jī)器翻譯預(yù)處理過程中的分詞和語料標(biāo)注問題進(jìn)行研究,緩解語料詞匯受限問題。同時(shí)為提高譯文質(zhì)量,對(duì)端到端模型的構(gòu)建過程展開研究。本文在端到端機(jī)器翻譯模型的預(yù)處理階段對(duì)于語料的分詞算法進(jìn)行研究,給出一種基于隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的分詞模型進(jìn)行序列的分詞標(biāo)注。同時(shí)使用判別式方式和條件隨機(jī)場(chǎng)（Conditional Random Field,CRF）模型來對(duì)蒙古語進(jìn)行詞干詞綴的切分和標(biāo)注。在語料的表示上,以低維的分布式表示方法來處理蒙漢雙語語料中的詞語向量化問題,以此來適應(yīng)端到端模型的輸入和輸出。針對(duì)蒙漢機(jī)器翻譯中譯文忠實(shí)度問題,結(jié)合主流的神經(jīng)機(jī)器翻譯端到端框架構(gòu)建一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution Neural N... 

【文章來源】：內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

蒙古語詞表

基于單詞的蒙漢對(duì)齊矩陣Figure4-5Mongolian-ChineseAlignmentMatrixBasedonWord

配置腳本Figure5-1ConfigurationScript

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2967961