王楠. 日语被动态与可能态的统计机器翻译研究[D].北京交通大学,2017.

内容简介

本研究聚焦于日语被动态与可能态的统计机器翻译问题，通过构建和分析大规模语料库，探讨了这两种语法现象在机器翻译中的处理策略。研究采用了先进的统计模型和算法，对翻译过程中的难点进行了深入分析，并提出了改进方案。

首先，论文对日语被动态和可能态的语法特征进行了详细描述，并对比了它们在日语和其他语言中的差异。接着，研究利用统计机器翻译技术，对这些语法现象进行了建模，并通过实验验证了模型的有效性。

最后，论文总结了研究成果，并提出了未来研究的方向，为日语机器翻译的发展提供了理论支持和实践指导。

声明
摘要
英文摘要
    1．1 研究背景及意义
    1．2 研究发展与现状
    1．3 本文组织
2 统计机器翻译方法
    2．1 统计机器翻译系统模型
    2．2 现有统计机器翻译模型简介
    2．4 机器翻译评价方法
    2．5 本章小结
3 日语被动态与可能态分类模型
    3．1 日语被动态与可能态
    3．2 日语依存句法树
    3．3 语态分类模型
    3．4 本章小结
4 融合语态特征的翻译模型
    4．1 翻译系统结构
    4．2 最大熵规则分类
    4．3 规则特征抽取

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