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Mengxia

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Book/Chapter1/chapter1.tex

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 \parinterval 人工翻译尽管精度很高，但是费时费力。当需要翻译大量的文本且精度要求不那么高时，比如海量数据的浏览型任务，机器翻译的优势就体现出来。对于人工作业无法完成的事情，使用机器翻译可能只需花费几个小时甚至几分钟就能完成。这就类似于拿着锄头耕地种庄稼和使用现代化机器作业之间的区别。
 
-\parinterval 实现机器翻译往往需要多个学科知识的融合，如数学、语言学、计算机科学、心理学等等。而最终呈现给使用者的是一套软件系统\ \dash\ 机器翻译系统。通俗来讲，机器翻译系统就是一个可以在计算机上运行的软件工具，与人们使用的其他软件一样，只不过机器翻译系统是由``不可见的程序''组成，虽然这个系统非常复杂。但是呈现出来的展示形式却很简单，比如输入是待翻译的句子或文本，输出是译文句子或文本。
+\parinterval 实现机器翻译往往需要多个学科知识的融合，如数学、语言学、计算机科学、心理学等等。而最终呈现给使用者的是一套软件系统\ \dash\ 机器翻译系统。通俗来讲，机器翻译系统就是一个可以在计算机上运行的软件工具，与人们使用的其他软件一样，只不过机器翻译系统是由``不可见的程序''组成。虽然这个系统非常复杂，但是呈现出来的展示形式却很简单，比如输入是待翻译的句子或文本，输出是译文句子或文本。
 
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 \begin{figure}[htp]
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 \begin{itemize}
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-\item {\small\bfnew{资源}}：如果把机器翻译系统比作一辆汽车，资源就好比是可以使汽车运行的``汽油''，它包括很多内容，如翻译规则、双（单）语数据、知识库等等翻译知识，且这些``知识''都是计算机可读的。值得一提的是,如果没有翻译资源的支持，任何的机器翻译系统都无法运行起来。
+\item {\small\bfnew{资源}}：如果把机器翻译系统比作一辆汽车，资源就好比是可以使汽车运行的``汽油''，它包括很多内容，如翻译规则、双（单）语数据、知识库等翻译知识，且这些``知识''都是计算机可读的。值得一提的是,如果没有翻译资源的支持，任何机器翻译系统都无法运行起来。
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 \item {\small\bfnew{系统}}：机器翻译算法的程序实现被称作系统，也就是机器翻译研究人员开发的软件。无论是翻译规则、翻译模板还是统计模型中的参数都需要通过机器翻译系统进行读取和使用。
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 \item {\small\bfnew{自然语言翻译问题的复杂性极高}}。语言是人类进化的最高成就之一，自然语言具有高度的概括性、灵活性、多样性，这些都很难用几个简单的模型和算法进行描述。因此，翻译问题的数学建模和计算机程序实现难度很大。虽然近几年Alpha Go等人工智能系统在围棋等领域取得了令人瞩目的成绩，但是，相比翻译来说，围棋等棋类任务仍然``简单''，比如，对于一个句子，其潜在的译文几乎是不可穷尽的，即使同一句话不同人的理解也不尽相同，甚至在翻译一个句子、一个单词的时候，要考虑整个篇章的上下文语境，这些问题都不是传统棋类任务所具备的。
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-\item {\small\bfnew{计算机的``理解''与人类的``理解''存在鸿沟}}。人类一直希望把自己翻译时所使用的知识描述出来，并用计算机程序进行实现，例如早期基于规则的机器翻译方法就源自这个思想。但是，经过实践发现，人和计算机在``理解''自然语言上存在着明显差异。首先，人类的语言能力是经过长时间多种外部环境因素共同作用形成的，这种能力很难直接准确表达。人类的语言知识本身就很难描述，更不用说让计算机来理解；其次，人和机器翻译系统理解语言的目的不一样。人理解和使用语言是为了进行生活和工作，而机器翻译系统更多的是为了对某些数学上定义的目标函数进行优化。也就是说，机器翻译系统关注的是翻译这个单一目标，而并不是像人一样进行复杂的活动；此外，人和计算机的运行方式有着本质区别。人类语言能力的生物学机理与机器翻译系统所使用的计算模型本质上是不同的，机器翻译系统使用的是其自身能够理解的``知识''，比如，统计学上的词语表示。这种``知识''并不需要人来理解，当然从系统开发的角度，计算机也并不需要理解人是如何思考的。
+\item {\small\bfnew{计算机的``理解''与人类的``理解''存在鸿沟}}。人类一直希望把自己翻译时所使用的知识描述出来，并用计算机程序进行实现，例如早期基于规则的机器翻译方法就源自这个思想。但是，经过实践发现，人和计算机在``理解''自然语言上存在着明显差异。首先，人类的语言能力是经过长时间多种外部环境因素共同作用形成的，这种能力很难直接准确地表达。人类的语言知识本身就很难描述，更不用说让计算机来理解；其次，人和机器翻译系统理解语言的目的不一样。人理解和使用语言是为了进行生活和工作，而机器翻译系统更多的是为了对某些数学上定义的目标函数进行优化。也就是说，机器翻译系统关注的是翻译这个单一目标，而并不是像人一样进行复杂的活动；此外，人和计算机的运行方式有着本质区别。人类语言能力的生物学机理与机器翻译系统所使用的计算模型本质上是不同的，机器翻译系统使用的是其自身能够理解的``知识''，比如，统计学上的词语表示。这种``知识''并不需要人来理解，当然从系统开发的角度，计算机也并不需要理解人是如何思考的。
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 \item {\small\bfnew{单一的方法无法解决多样的翻译问题}}。首先，语种的多样性会导致任意两种语言之间的翻译实际上都是不同的翻译任务。比如，世界上存在的语言多达几千种，如果选择任意两种语言进行互译就产生上百万种翻译方向。虽然已经有研究者尝试用同一个框架甚至同一个翻译系统进行全语种的翻译，但是这类系统离真正可用还有很远的距离；其次，不同的领域，不同的应用场景对翻译也有不同的需求。比如，文学作品的翻译和新闻的翻译就有不同、口译和笔译也有不同，类似的情况不胜枚举。机器翻译要适用于多样的需求，这些又进一步增加了计算机建模的难度；再次，对于机器翻译来说，充足的高质量数据是必要的，但是不同语种、不同领域、不同应用场景所拥有的数据量有明显差异，甚至很多语种几乎没有可用的数据，这时开发机器翻译系统的难度可想而知。值得注意的是，现在的机器翻译还无法像人类一样在学习少量样例的情况下进行举一反三，因此数据稀缺情况下的机器翻译也给研究者带来了很大的挑战。
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 \parinterval 世界上第一台通用电子数字计算机在1946年研制成功（图\ref{fig:eniac}）。但在上世纪30年代使用计算模型进行自动翻译的思想就开始萌芽，当时法国科学家G.B. Artsouni提出了用机器来进行翻译的想法。
 
-\parinterval 第二次世界大战使得数学和密码学相当发达，由于战争的需要，在那个时代消息传递变的更为隐秘，对文字进行加密和解密成为重要的军事需求。因此，有人提出是否能用密码学的技术或方法解决人类语言的翻译，比如把汉语看成英语的一个加密文本，汉语翻译成英语就类似于解密的过程。当然这只是最初的想法。第一次提出机器翻译这个概念是在1949年，当时W. Weaver撰写了一篇名为《翻译》的备忘录，正式开创了机器翻译（MachineTranslation）的概念，这个概念一直沿用至今。当然，在那个年代进行机器翻译研究还有很多条件不具备，包括使用加密解密技术进行自动翻译的很多尝试很快也被验证是不可行的。不过，这些早期的探索为后来机器翻译的发展提供了思想的火种。
+\parinterval 第二次世界大战使得数学和密码学相当发达，由于战争的需要，在那个时代消息传递变的更为隐秘，对文字进行加密和解密成为重要的军事需求。因此，有人提出是否能用密码学的技术或方法解决人类语言的翻译，比如把汉语看成英语的一个加密文本，汉语翻译成英语就类似于解密的过程。当然这只是最初的想法。第一次提出机器翻译这个概念是在1949年，当时W. Weaver撰写了一篇名为《翻译》的备忘录，正式开创了机器翻译（Machine Translation）的概念，这个概念一直沿用至今。当然，在那个年代进行机器翻译研究还有很多条件不具备，包括使用加密解密技术进行自动翻译的很多尝试很快也被验证是不可行的。不过，这些早期的探索为后来机器翻译的发展提供了思想的火种。
 
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 \subsection{机器翻译的爆发}
 
-\parinterval 2005年以后迎来了统计机器翻译发展的十年黄金时期，各种基于统计机器翻译模型层出不穷，经典的基于短语的模型和基于句法的模型也先后被提出。但是在2013年以后，机器学习的进步带来了机器翻译技术进一步提升。特别是基于神经网络的深度学习方法在机器视觉、语音识别中被成功应用，带来性能的飞跃式提升。很快，相关模型和方法也被用于机器翻译。对于机器翻译来说，深度学习的成功也是一种必然，原因如下：
+\parinterval 2005年以后迎来了统计机器翻译发展的十年黄金时期，各种基于统计机器翻译模型层出不穷，经典的基于短语的模型和基于句法的模型也先后被提出。但是在2013年以后，机器学习的进步带来了机器翻译技术的进一步提升。特别是基于神经网络的深度学习方法在机器视觉、语音识别中被成功应用，带来性能的飞跃式提升。很快，相关模型和方法也被用于机器翻译。对于机器翻译来说，深度学习的成功也是一种必然，原因如下：
 
 \begin{itemize}
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 \parinterval 目前使用最广泛的自动评价指标是BLEU。BLEU是Bilingual Evaluation understudy的缩写，最早由IBM在2002年提出\cite{papineni2002bleu}。通过采用$n$-gram匹配的方式评定机器翻译结果和参考译文之间的相似度，即机器翻译的结果越接近人工参考译文就认定它的质量越高。$n$-gram是指$n$个连续单词组成的单元，称为{\small\bfnew{$n$元语法单元}}\index{$n$元语法单元}。$n$越大表示评价时考虑的匹配片段越大。
 
-\parinterval  BLEU的计算首先考虑待评价译文中$n$-gram在参考答案中的匹配率，称为{\small\bfnew{$n$-gram准确率}}\index{$n$-gram准确率}（$n$-gram Precision）\index{$n$-gram Precision}。其计算方法如下：
+\parinterval  BLEU的计算首先考虑待评价译文中$n$-gram在参考答案中的匹配率，称为{\small\bfnew{$\bm n$-gram准确率}}\index{$n$-gram准确率}（$n$-gram Precision）\index{$n$-gram Precision}。其计算方法如下：
 \begin{eqnarray}
 \textrm{P}_n=\frac{\textrm{Count}_\textrm{hit}}{\textrm{Count}_{\textrm{output}}}
 \label{eq:matching-rate}
@@ -484,7 +484,7 @@ Candidate：cat is standing in the ground
 
 \parinterval 将Candidate转换为Reference，需要进行一次增加操作，在句首增加``The''；一次替换操作，将``in''替换为``on''。所以$\textrm{edit}(c,r) = 2$，归一化因子$l$为Reference的长度7，所以该参考译文的TER 错误率为$2/7$。
 
-\parinterval 与BLEU不同，基于距离的评价方法是一种典型的``错误率''的度量，类似的思想也广泛应用于语音识别等领域。在机器翻译中，除了TER外，还有WER， PER等十分相似的方法，只是在``错误''的定义上略有不同。需要注意的是，很多时候，研究者并不会单独使用BLEU或者TER，而是将两种方法融合，比如，使用BLEU与TER相减后的值作为评价指标（BLEU和TER之间是减号）。
+\parinterval 与BLEU不同，基于距离的评价方法是一种典型的``错误率''的度量，类似的思想也广泛应用于语音识别等领域。在机器翻译中，除了TER外，还有WER， PER等十分相似的方法，只是在``错误''的定义上略有不同。需要注意的是，很多时候，研究者并不会单独使用BLEU或者TER，而是将两种方法融合，比如，使用BLEU与TER相减后的值作为评价指标。
 
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 %    NEW SUBSUB-SECTION
@@ -537,7 +537,7 @@ His house is on the south bank of the river.
 
 \parinterval （一）网页翻译
 
-\parinterval 进入信息爆炸的时代之后，互联网上海量的数据随处可得，然而由于国家和地区语言的不同，网络上的数据也呈现出多语言的特性。当人们在遇到包含不熟悉语言的网页时，无法及时有效地获取其中的信息。因此，对不同语言的网页进行翻译是必不可少的一步。由于网络上网页的数量数不胜数，依靠人工对网页进行翻译是不确切实际的，相反，机器翻译十分适合这个任务。目前，市场上有很多浏览器提供网页翻译的服务，极大地简化了人们从网络上获获取不同语言信息的方式。
+\parinterval 进入信息爆炸的时代之后，互联网上海量的数据随处可得，然而由于国家和地区语言的不同，网络上的数据也呈现出多语言的特性。当人们在遇到包含不熟悉语言的网页时，无法及时有效地获取其中的信息。因此，对不同语言的网页进行翻译是必不可少的一步。由于网络上网页的数量数不胜数，依靠人工对网页进行翻译是不切实际的，相反，机器翻译十分适合这个任务。目前，市场上有很多浏览器提供网页翻译的服务，极大地简化了人们从网络上获获取不同语言信息的方式。
 
 \parinterval （二）科技文献翻译
 
@@ -709,7 +709,7 @@ His house is on the south bank of the river.
 \sectionnewpage
 \section{推荐学习资源}
 
-\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。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，方便研究人员全面了解机器翻译的最新发展趋势（\cite{DBLP:journals/corr/abs-1709-07809}）。
+\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。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，方便研究人员全面了解机器翻译的最新发展趋势\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》，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。书中讲解了统计自然语言处理所需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。其中也包含了构建自然语言处理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。
 
@@ -731,7 +731,7 @@ His house is on the south bank of the river.
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 \item ACL，全称Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，是自然语言处理领域最高级别的会议。每年举办一次，主题涵盖计算语言学的所有方向。
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-\item NAACL，全称Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，为ACL北美分会，在自然语言处理领域也属于顶级会议，每年会选择一个北美城市召开会议。
+\item NAACL，全称The North American Chapter of the Association for Computational Linguistics，为ACL北美分会，在自然语言处理领域也属于顶级会议，每年会选择一个北美城市召开会议。
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 \item EMNLP，全称Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing ，自然语言处理另一个顶级会议之一，由ACL当中对语言数据和经验方法有特殊兴趣的团体主办，始于1996年。会议比较偏重于方法和经验性结果。
 \vspace{0.5em}
@@ -741,7 +741,7 @@ His house is on the south bank of the river.
 \vspace{0.5em}
 \item AACL，全称Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics，为ACL亚太地区分会。2020年会议首次召开，是亚洲地区自然语言处理领域最具影响力的会议之一。
 \vspace{0.5em}
-\item WMT，全称Conference on Machine Translation。机器翻译领域一年一度研讨会，是国际公认的顶级机器翻译赛事之一。
+\item WMT，全称Workshop on Machine Translation。机器翻译领域一年一度研讨会，是国际公认的顶级机器翻译赛事之一。
 \vspace{0.5em}
 \item AMTA，全称Association for Machine Translation in the Americas。AMTA会议汇聚了学术界、产业界和政府的研究人员、开发人员和用户，让工业界和学术界进行交流。
 \vspace{0.5em}

Book/mt-book-xelatex.tex

@@ -97,7 +97,7 @@
 {\large
 \noindent {\color{red} 在此感谢所有为本书做出贡献的人} \\
 
-\noindent 曹润柘、曾信、孟霞、单韦乔、姜雨帆、王子扬、刘辉、许诺、李北、刘继强、张哲旸、周书含、周涛、张裕浩、李炎洋、林野、刘晓倩、牛蕊 \\
+\noindent 曹润柘、曾信、孟霞、单韦乔、姜雨帆、王子扬、刘辉、许诺、李北、刘继强、张哲旸、周书含、周涛、张裕浩、李炎洋、林野、刘晓倩、牛蕊、田丰宁、杜权 \\
 }
 
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