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Book/Chapter1/chapter1.tex

@@ -578,7 +578,7 @@ His house is on the south bank of the river.
 
 \section{推荐学习资源}\index{Chapter1.8}
 
-\parinterval 首先，推荐一本书《Statistical Machine Translation》\cite{koehn2009statistical}，其作者是机器翻译领域著名学者Philipp Koehn教授。该书是机器翻译领域内的经典之作，介绍了统计机器翻译技术的进展，并解释了如何为任意两种语言搭建机器翻译系统。该书从语言学和概率学两个方面介绍了统计机器翻译的构成要素，然后介绍了统计机器翻译的主要模型：基于词、基于短语和基于树的模型，以及机器翻译评价、语言建模、判别式训练等方法。此外，作者在该书的最新版本中增加了神经机器翻译的章节，适于研究人员全面了解机器翻译的基本方法和发展趋势（{\color{red} 参考文献！}）。
+\parinterval 首先，推荐一本书《Statistical Machine Translation》\cite{koehn2009statistical}，其作者是机器翻译领域著名学者Philipp Koehn教授。该书是机器翻译领域内的经典之作，介绍了统计机器翻译技术的进展，并解释了如何为任意两种语言搭建机器翻译系统。该书从语言学和概率学两个方面介绍了统计机器翻译的构成要素，然后介绍了统计机器翻译的主要模型：基于词、基于短语和基于树的模型，以及机器翻译评价、语言建模、判别式训练等方法。此外，作者在该书的最新版本中增加了神经机器翻译的章节，适于研究人员全面了解机器翻译的基本方法和发展趋势（\cite{DBLP:journals/corr/abs-1709-07809}）。
 
 \parinterval 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》\cite{manning1999foundations}中文译名《统计自然语言处理基础》\cite{manning2005统计自然语言处理基础}，作者是自然语言处理领域的权威Chris Manning教授和Hinrich Sch$\ddot{\textrm{u}}$tze教授。该书对统计自然语言处理方法进行了全面介绍。书中讲解了必要的语言学和概率论基础知识，介绍了机器翻译评价、语言建模、判别式训练以及整合语言学信息等基础方法。其中包含了构建NLP工具所需的基本理论和算法，提供了对数学和语言学基础内容广泛而严格的覆盖，以及统计方法的详细讨论。
 

Book/bibliography.bib

@@ -297,6 +297,20 @@ year={2017}}
   year={2016},
   publisher={清华大学出版社}
 }
+
+@article{DBLP:journals/corr/abs-1709-07809,
+  author    = {Philipp Koehn},
+  title     = {Neural Machine Translation},
+  journal   = {CoRR},
+  volume    = {abs/1709.07809},
+  year      = {2017},
+  url       = {http://arxiv.org/abs/1709.07809},
+  archivePrefix = {arXiv},
+  eprint    = {1709.07809},
+  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:47:37 +0200},
+  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1709-07809.bib},
+  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
+}
 %%%%% chapter 1------------------------------------------------------
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