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第1章 机器翻译方法综述1

1.1机器翻译的范式2

1.2基于平行语法的机器翻译方法2

Alshawi的基于加权中心词转录机的统计机器翻译方法2

吴德凯的反向转录语法3

Takeda的基于模式的机器翻译上下文无关语法4

1.3基于实例的机器翻译方法5

起源与发展5

Sato和Nagao的方法6

Kaji的方法7

CMU的泛化的基于实例的机器翻译方法7

基于实例的机器翻译方法的优缺点8

1.4基于信源信道模型的统计机器翻译方法8

IBM的统计机器翻译方法9

王野翊在卡内基·梅隆大学（CMU）的工作12

约翰·霍普金斯大学（JHU）的统计机器翻译夏季研讨班13

Yamada和Knight的工作——基于句法的统计翻译模型14

Och等的工作14

1.5基于对数线性模型的统计机器翻译方法15

对数线性模型15

基于短语的统计翻译模型16

基于句法的统计翻译模型17

1.6多引擎机器翻译方法18

Pangloss系统18

Verbmobil系统19

1.7机器翻译方法的分类21

按翻译转换的层面进行分类21

按语言知识的表示形式进行分类22

1.8小结23

第2章 基于层叠隐马尔可夫模型的汉语词法分析25

2.1汉语分析技术概述25

汉语词法分析的难点25

汉语词法分析的任务和前人的工作26

2.2汉语词法分析的层叠隐马尔可夫模型28

隐马尔可夫模型简介28

层叠隐马尔可夫模型的结构29

层叠隐马尔可夫模型的核心数据结构——词图30

层叠隐马尔可夫模型的参数训练30

2.3粗切分：基于一元语法的N最短路径方法31

2.4未定义词识别：基于角色的隐马尔可夫模型32

模型的定义32

角色的选取32

角色的标注34

未定义词的提取34

参数训练35

2.5未定义词的概率估计：基于角色的词语生成模型35

问题的由来35

模型的定义36

2.6细切分：词汇化的隐马尔可夫模型36

模型的定义36

最短路径的求解37

参数估计37

2.7词性标注：基于词性的隐马尔可夫模型38

基于隐马尔可夫模型的词性标注38

词性标记集的选择与转换38

2.8实验结果42

各层隐马尔可夫模型的对比实验42

在国家“973”计划评测中的测试结果43

第一届国际分词大赛的评测结果43

2.9小结45

第3章 融合语义知识和词汇化上下文概率语法的汉语句法分析46

3.1前言46

3.2 Baseline句法分析器46

3.3语义知识集成48

语义类抽取48

构建基于类的选择偏向模型49

实验结果50

性能改进分析51

3.4基于汉语宾州树库的句法分析相关工作52

3.5小结53

第4章 汉语词法分析与句法分析融合策略研究54

4.1引言54

4.2句法分析系统55

融合语义知识的词汇化概率上下文无关语法模型55

结构上下文模型56

多子模型句法分析器56

4.3词法分析系统（ICTCLAS）57

4.4融合策略57

切分转换：基于转换的错误驱动学习57

标记转换：条件随机场58

转换实验59

4.5实验与分析60

4.6比较62

4.7小结63

第5章 基于“知网”的词汇语义相似度计算64

5.1引言64

5.2词语相似度及其计算的方法64

什么是词语相似度64

词语相似度与词语距离65

词语相似度与词语相关性65

词语相似度的计算方法66

5.3“知网”简介67

“知网”的结构67

“知网”的知识描述语言69

5.4基于“知网”的语义相似度计算方法71

词语相似度计算71

义原相似度计算71

虚词概念的相似度的计算72

实词概念的相似度的计算72

5.5实验及结果75

5.6小结76

第6章 词语对齐的对数线性模型78

6.1引言78

6.2对数线性模型79

6.3特征函数80

IBM翻译模型80

词性标记转换模型80

双语词典81

6.4训练81

6.5搜索82

6.6实验结果83

6.7小结87

第7章 一种双语短语结构对齐搜索算法88

7.1双语对齐技术概述88

各种层次的语言单位上的对齐技术88

短语结构对齐的定义89

短语结构对齐的过程91

短语结构对齐的问题和难点92

现有的短语结构对齐技术93

7.2一种双语短语结构对齐的搜索算法96

算法简介96

局部对齐97

短语结构对齐的柱形搜索（beam search）算法99

局部对齐的归并99

局部对齐的评分100

搜索算法的时间复杂度分析100

7.3实验及结果分析100

实验方案100

实验语料来源及规模102

短语结构对齐的实例分析102

实验结果及分析106

实验结果的进一步分析108

7.4小结109

第8章 短语结构转换模板的提取与应用110

8.1基于模板的机器翻译概述110

8.2短语结构转换模板定义111

8.3短语结构转换模板举例112

8.4短语结构转换模板的提取112

8.5短语结构转换模板的应用——基于模板的转换115

8.6实验结果117

实验语料的来源及规模117

实验结果分析117

8.7小结124

第9章 微引擎流水线机器翻译系统结构125

9.1微引擎流水线的基本思想125

9.2微引擎流水线的系统结构126

9.3微引擎流水线的公共数据结构127

9.4各种微引擎的程序接口和功能说明129

9.5微引擎调度算法130

9.6面向新闻领域的汉英机器翻译系统131

研究背景131

系统实现方案132

9.7实验结果及分析134

9.8小结135

第10章 总结及今后的工作136

附录 汉语词性标记集ICTPOS138

参考文献143

后记152