更改第一章语言问题，修改了部分参考文献的cite名称，更换破折号为\ \dash\

Book/Chapter1/chapter1.tex

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 \chapter{机器翻译简介}
 \section{机器翻译的概念}\index{Chapter1.1}
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-\parinterval 广义上来讲，``翻译''是指把一个事物转化为另一个事物的过程。这个概念多使用在对序列的转化上，比如计算机程序的编译、自然语言文字翻译、蛋白质生物合成等。在程序编译中，高级语言编写的程序经过一系列的处理后转化为可执行的目标程序，这是一种从高级程序语言到低级程序语言的``翻译''。在人类语言的翻译中，一种语言文字通过人脑转化为另一种语言表达，这是一种自然语言的``翻译''。在蛋白质生成合成的第一步，RNA分子序列转化为特定的氨基酸序列，这是一种生物学遗传信息的``翻译''。甚至说，给上联对出下联、给一幅图片写出图片的主题等都可以被看作是``翻译''的过程。
+\parinterval 广义上来讲，``翻译''是指把一个事物转化为另一个事物的过程。这个概念多使用在对序列的转化上，比如计算机程序的编译、自然语言文字翻译、蛋白质生物合成等。在程序编译中，高级语言编写的程序经过一系列的处理后转化为可执行的目标程序，这是一种从高级程序语言到低级程序语言的``翻译''。在人类语言的翻译中，一种语言文字通过人脑转化为另一种语言表达，这是一种自然语言的``翻译''。在蛋白质合成的第一步，RNA分子序列转化为特定的氨基酸序列，这是一种生物学遗传信息的``翻译''。甚至说，给上联对出下联、给一幅图片写出图片的主题等都可以被看作是``翻译''的过程。
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 % 图1.1
@@ -29,7 +29,7 @@
 
 \parinterval 一直以来，自然语言文字的翻译往往是由人工完成。让计算机像人一样进行翻译似乎还是电影中的桥段，因为很难想象人类语言的多样性和复杂性可以用计算机语言进行描述。但是时至今日，人工智能技术的发展已经大大超越了人类传统的认知，用计算机进行自动翻译也不再是一种想象，它已经深入到人们生活的很多方面，并发挥着重要作用。而这种由计算机进行自动翻译的过程也被称作{\small\bfnew{机器翻译}}（Machine Translation）。类似的，自动翻译、智能翻译、多语言自动转换等概念也是指同样的事情。如果将今天的机器翻译和人工翻译进行对比，可以发现机器翻译系统所生成的译文还并不完美，甚至有时翻译质量非常差。但是其优点在于速度快并且成本低，更为重要的是机器翻译系统可以从大量数据中不断学习和进化。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了出来。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\ ——\ 即机器翻译系统。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\ 即机器翻译系统。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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 % 图1.2
@@ -41,7 +41,7 @@
 \end{figure}
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-\parinterval 虽然机器翻译的想法可以追溯到电子计算机产生之前，发展过程中也经历了多个范式的变迁，现代机器翻译系统大多是基于数据驱动的方法\ ——\ 即从数据中自动学习翻译知识，并运用这些知识对新的文本进行翻译。如图\ref{fig:Required-parts-of-MT}所示，机器翻译系统通常由两部分组成：
+\parinterval 机器翻译的想法可以追溯到电子计算机产生之前，发展过程中也经历了多个范式的变迁，现代机器翻译系统大多是基于数据驱动的方法\ \dash\ 即从数据中自动学习翻译知识，并运用这些知识对新的文本进行翻译。如图\ref{fig:Required-parts-of-MT}所示，机器翻译系统通常由两部分组成：
 
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 \begin{itemize}
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 \end{itemize}
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-\parinterval 构建一个强大的机器翻译系统需要``资源''和``系统''两方面共同作用。在资源方面，随着语料库语言学的发展，已经有大量高质量的双语和单语数据（称为语料）被整理并且电子化，研发机器翻译系统所需要的语料基础已经具备。特别是像英语、汉语等世界主流语种，相关语料资源已经非常丰富，这也大大加速了相关研究的进展。当然，对于一些稀缺资源语种或者特殊的领域，语料库仍然非常缺乏，但是这些并不影响机器翻译领域整体的发展速度。在语料库条件已经具备的基础上，很多研究者可以把精力集中在``系统''上。但是，机器翻译并非易事，有以下几方面挑战：
+\parinterval 构建一个强大的机器翻译系统需要``资源''和``系统''两方面共同作用。在资源方面，随着语料库语言学的发展，已经有大量高质量的双语和单语数据（称为语料）被整理并且电子化，研发机器翻译系统所需要的语料基础已经具备。特别是像英语、汉语等世界主流语种，相关语料资源已经非常丰富，这也大大加速了相关研究的进展。当然，对于一些稀缺资源语种或者特殊的领域，语料仍然很少，但是这些并不影响机器翻译领域整体的发展速度。在现有语料库的基础上，很多研究者可以把精力集中在``系统''上。但是，机器翻译并非易事，有以下几方面挑战：
 
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 \begin{itemize}
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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进行翻译所使用的知识描述出来，并用计算机程序进行实现，包括早期基于规则的机器翻译方法都源自这个思想。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刺激形成的，这种能力很难直接准确表达。也就是说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标不一样。人理解和使用语言是为了进行生活和工作，目标非常复杂，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，世界上存在的语言不下几千种，如果任意两种语言进行互译就有上百万种翻译需求。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，但是离真正可用还有相当的距离；此外，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。机器翻译需要适用多样的需求，这些又进一步增加了计算机建模的难度；还有，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。注意，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提出了很大挑战。
+\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，世界上存在的语言不下几千种，如果任意两种语言进行互译就有上百万种翻译需求。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；此外，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。机器翻译需要适用多样的需求，这些又进一步增加了计算机建模的难度；还有，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。注意，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。
 \end{itemize}
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 \subsection{机器翻译的快速成长}
 
-\parinterval 事物发展都是螺旋式上升的，机器翻译也是一样。上世纪70年代中后期，特别是80年代到90年代初，国家之间往来日益密切，而不同语言之间形成的交流障碍愈发严重，传统的人工作业方式已经远远不能满足需求。与此同时，语料库语言学的发展也为机器翻译提供了新的思路。其中，随着传统纸质文字资料不断电子化，计算机可读的语料越来越多。这使得人们可以用计算机对语言规律进行统计分析。另一方面，随着可用数据越来越多，用数学模型描述这些数据中的规律并进行推理逐渐成为可能。这也衍生出一类数学建模方法\ ——\ {\small\bfnew{数据驱动}}（Data-Driven）的方法。这类方法也成为了随后出现的统计机器翻译的基础。
+\parinterval 事物发展都是螺旋式上升的，机器翻译也是一样。上世纪70年代中后期，特别是80年代到90年代初，国家之间往来日益密切，而不同语言之间形成的交流障碍愈发严重，传统的人工作业方式已经远远不能满足需求。与此同时，语料库语言学的发展也为机器翻译提供了新的思路。其中，随着传统纸质文字资料不断电子化，计算机可读的语料越来越多。这使得人们可以用计算机对语言规律进行统计分析。另一方面，随着可用数据越来越多，用数学模型描述这些数据中的规律并进行推理逐渐成为可能。这也衍生出一类数学建模方法\ \dash\ {\small\bfnew{数据驱动}}（Data-Driven）的方法。这类方法也成为了随后出现的统计机器翻译的基础。
 
 传统的机器翻译方法，都需要人来书写规则，虽然对少部分句子具有较高的翻译精度，但这类方法对翻译现象的覆盖度有限，而且对规则或者模板中的噪声非常敏感，系统健壮性差。而基于数据驱动的方法不依赖于人写的规则，机器翻译的建模、训练和推断都可以自动地从数据中学习。这使得整个机器翻译的范式发生了翻天覆地的变化，比如基于实例的方法和统计机器翻译就是在此期间兴起的。此外，这样的方法使得机器翻译系统的开发代价大大地降低。从上世纪90年代到本世纪初，统计机器翻译发展迅猛，很快成为了当时机器翻译研究与应用的代表性方法。一个标志性的事件是谷歌推出了一个在线的免费自动翻译服务，也就是大家熟知的谷歌翻译。这使得机器翻译这种``高大上''的技术快速进入人们的生活，而不再是束之高阁的科研想法。也正是机器翻译不断走向实用，机器翻译的应用也越来越多，这反过来进一步促进了机器翻译的研究进程。比如，在2005-2015年间，统计机器翻译这个主题几乎统治了ACL等自然语言处理相关方向顶级会议的论文，可见其在当时的影响力。
 
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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爆发。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}
 
-\item 第一、端到端学习不依赖于过多的先验假设。在统计机器翻译时代，模型设计或多或少会对翻译的过程进行假设，称为隐藏结构假设。比如基于短语的模型假设：源语言和目标语言都会被切分成短语序列，这些短语之间存在某种对齐关系。这种假设既有优点也有缺点。一方面，假设可以有助于模型融入人类的先验知识，包括短语本身也借鉴了语言学相关的概念；另一方面，假设越多模型受到的限制也越多。如果假设是正确的，模型可以很好的描述问题。但如果假设错误，那么模型就可能产生偏差。深度学习不依赖于先验知识，也不需要手工设计特征，模型直接从输入和输出的映射上进行学习（端到端学习），这样也在一定程度上避免了隐藏结构假设造成的偏差。
+\item 第一，端到端学习不依赖于过多的先验假设。在统计机器翻译时代，模型设计或多或少会对翻译的过程进行假设，称为隐藏结构假设。比如基于短语的模型假设：源语言和目标语言都会被切分成短语序列，这些短语之间存在某种对齐关系。这种假设既有优点也有缺点，一方面，假设可以有助于模型融入人类的先验知识，包括短语本身也借鉴了语言学相关的概念；另一方面，假设越多模型受到的限制也越多。如果假设是正确的，模型可以很好的描述问题。但如果假设错误，那么模型就可能产生偏差。深度学习不依赖于先验知识，也不需要手工设计特征，模型直接从输入和输出的映射上进行学习（端到端学习），这样也在一定程度上避免了隐藏结构假设造成的偏差。
 
-\item 第二、神经网络的连续空间模型有更强的表示能力。机器翻译中的一个基本问题是：如何表示一个句子？统计机器翻译把句子的生成过程看作是短语或者规则的推导，这本质上是一个离散空间上的符号系统。深度学习把传统的基于离散化的表示变成了连续空间的表示。比如，用实数空间的分布式表示代替了离散化的词语表示，而整个句子可以被描述为一个实数向量。这使得翻译问题可以在连续空间上描述，进而可以大大缓解传统离散空间模型维度灾难等问题。更重要的是，连续空间模型可以用梯度下降等方法进行优化，具有很好的数学性质并且易于实现。
+\item 第二，神经网络的连续空间模型有更强的表示能力。机器翻译中的一个基本问题是：如何表示一个句子？统计机器翻译把句子的生成过程看作是短语或者规则的推导，这本质上是一个离散空间上的符号系统。深度学习把传统的基于离散化的表示变成了连续空间的表示。比如，用实数空间的分布式表示代替了离散化的词语表示，而整个句子可以被描述为一个实数向量。这使得翻译问题可以在连续空间上描述，进而可以大大缓解传统离散空间模型维度灾难等问题。更重要的是，连续空间模型可以用梯度下降等方法进行优化，具有很好的数学性质并且易于实现。
 
-\item 第三、深度网络学习算法的发展和GPU（Graphics Processing Unit）等并行计算设备为训练神经网络提供了可能。早期的基于神经网络的方法一直没有在机器翻译甚至自然语言处理领域得到大规模应用，其中一个重要的原因是这类方法需要大量的浮点运算，但是以前计算机的计算能力无法支撑这个要求。随着GPU等并行计算设备的进步，训练大规模神经网络也变为了可能。现在已经可以在几亿、几十亿，甚至上百亿句对上训练机器翻译系统，系统研发的周期越来越短，进展日新月异。
+\item 第三，深度网络学习算法的发展和GPU（Graphics Processing Unit）等并行计算设备为训练神经网络提供了可能。早期的基于神经网络的方法一直没有在机器翻译甚至自然语言处理领域得到大规模应用，其中一个重要的原因是这类方法需要大量的浮点运算，但是以前计算机的计算能力无法达到这个要求。随着GPU等并行计算设备的进步，训练大规模神经网络也变为了可能。现在已经可以在几亿、几十亿，甚至上百亿句对上训练机器翻译系统，系统研发的周期越来越短，进展日新月异。
 
 \end{itemize}
 
@@ -245,7 +245,7 @@
 
 \subsection{神经机器翻译}\index{Chapter1.4.4}
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-\parinterval 随着机器学习技术的发展，基于深度学习的神经机器翻译逐渐开始兴起。自2014年开始，它在短短几年内已经在大部分任务上取得了明显的优势\cite{sutskever2014sequence,bahdanau2014neural}神经机器翻译中，词串被表示成实数向量，即分布式向量表示。这样，翻译过程并不是在离散化的单词和短语上进行，而是在实数向量空间上计算，因此它对词序列表示的方式产生了本质的改变。通常，机器翻译可以被看作一个序列到另一个序列的转化。在神经机器翻译中，序列到序列的转化过程可以由{\small\bfnew{编码器-解码器}}（encoder-decoder）框架实现。其中，编码器把源语言序列进行编码，并提取源语言中信息进行分布式表示，之后解码器再把这种信息转换为另一种语言的表达。
+\parinterval 随着机器学习技术的发展，基于深度学习的神经机器翻译逐渐开始兴起。自2014年开始，它在短短几年内已经在大部分任务上取得了明显的优势\cite{NIPS2014_5346,bahdanau2014neural}神经机器翻译中，词串被表示成实数向量，即分布式向量表示。这样，翻译过程并不是在离散化的单词和短语上进行，而是在实数向量空间上计算，因此它对词序列表示的方式产生了本质的改变。通常，机器翻译可以被看作一个序列到另一个序列的转化。在神经机器翻译中，序列到序列的转化过程可以由{\small\bfnew{编码器-解码器}}（encoder-decoder）框架实现。其中，编码器把源语言序列进行编码，并提取源语言中信息进行分布式表示，之后解码器再把这种信息转换为另一种语言的表达。
 
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 % 图1.12
@@ -273,7 +273,7 @@
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 \item 基于实例、统计和神经网络的方法都需要依赖语料库（数据），其中统计和神经网络方法具有一定的抗噪能力，因此也更适合大规模数据情况下的机器翻译系统研发。
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-\item 基于规则和基于实例的方法在受限场景下有较好的精度，但是再在开放领域的翻译上统计和神经网络方法更具优势。
+\item 基于规则和基于实例的方法在受限场景下有较好的精度，但是在开放领域的翻译上统计和神经网络方法更具优势。
 \end{itemize}
 \vspace{0.5em}
 
@@ -301,7 +301,7 @@
 }\end{table}
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-\parinterval 从现在机器翻译的研究和应用情况来看，基于统计建模的方法（统计机器翻译和神经机器翻译）是主流。这主要是由于它们系统研发周期短，通过搜集一定量数据即可快速原型。是随着互联网等信息的不断开放，低成本的数据获取可以让系统更快得以实现。特别是，最近神经机器翻译凭借其高质量的译文，受到研究人员和开发者的广泛青睐。当然，不同方法之间的融合也是有价值的方向，也有很多有趣的探索，比如无指导机器翻译中还是会同时使用统计机器翻译和神经机器翻译方法，这也是一种典型的融合多种方法的思路。
+\parinterval 从现在机器翻译的研究和应用情况来看，基于统计建模的方法（统计机器翻译和神经机器翻译）是主流。这主要是由于它们的系统研发周期短，通过搜集一定量的数据即可实现快速原型。是随着互联网等信息的不断开放，低成本的数据获取可以让系统更快得以实现。特别是，最近神经机器翻译凭借其高质量的译文，受到研究人员和开发者的广泛青睐。当然，不同方法之间的融合也是有价值的方向，也有很多有趣的探索，比如无指导机器翻译中还是会同时使用统计机器翻译和神经机器翻译方法，这也是一种典型的融合多种方法的思路。
 
 \section{翻译质量评价}\index{Chapter1.5}
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@@ -401,7 +401,7 @@ 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 – TER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（BLEU和TER之间是减号）。
 
 \subsubsection{基于检测点的评价}\index{Chapter1.5.2.3}
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@@ -445,25 +445,13 @@ 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，依靠人工的方式是不确切实际的，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 （二）翻译结果后编辑
+\parinterval （二）科技文献翻译
 
-\parinterval 翻译结果后编辑是指在机器翻译的结果之上，通过少量的人工编辑来进一步进行完善机器译文。在传统的人工翻译过程中，翻译人员完全依靠人工的方式进行翻译，这虽然保证了翻译质量，但是时间成本高。相对应的，机器翻译具有速度快和成本低的优势。在一些领域，目前的机器翻译质量已经可以很大程度上减小翻译人员的工作量，翻译人员可以在机器翻译的辅助下，花费相对较小的代价来完成翻译。
+\parinterval 在专利等科技文献翻译中，往往需要将文献翻译为英语或者其他语言，比如摘要翻译。以往这种翻译工作通常由人工来完成。由于对翻译结果的质量要求较高，因此要求翻译人员具有相关背景知识，这导致译员资源稀缺。特别是，近几年国内专利申请数不断增加，这给人工翻译带来了很大的负担。相比于人工翻译，机器翻译可以在短时间内完成大量的专利翻译，同时结合术语词典和人工校对等方式，可以保证专利的翻译质量。同时，以专利为代表的科技文献往往具有很强的领域性，针对各类领域文本进行单独优化，机器翻译的品质可以大大提高。因此，机器翻译在专利翻译等行业有十分广泛的应用前景。
 
-\parinterval （三）科技文献翻译
-
-\parinterval 在专利等科技文献翻译中，往往需要将文献翻译为英语或者其他语言，比如摘要翻译。以往这种翻译工作通常由人工来完成。由于翻译质量要求较高，因此要求翻译人员具有相关背景知识，这导致译员资源稀缺。特别是，近几年国内专利申请数不断增加，这给人工翻译带来了很大的负担。相比于人工翻译，机器翻译可以在短时间内完成大量的专利翻译，同时结合术语词典和人工校对等方式，可以保证专利的翻译质量。同时，以专利为代表的科技文献往往具有很强的领域性，针对各类领域文本进行单独优化，机器翻译的品质可以大大提高。因此，机器翻译在专利翻译等行业有十分广泛的应用前景。
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-\parinterval （四）全球化
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-\parinterval 在经济全球化的今天，很多企业都有国际化的需求，企业员工或多或少地会遇到一些跨语言阅读和交流的情况，比如阅读进口产品的说明书，跨国公司之间的邮件、说明文件等等。相比于成本较高的人工翻译，机器翻译往往是一种很好的选择。在一些质量要求不高的全球化场景，机器翻译可以得到应用。
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-\parinterval （五）中国传统语言文化的翻译
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-\parinterval 中国几千年的历史留下了极为宝贵的文化遗产，而其中，文言文作为古代书面语，具有言文分离、行文简练的特点，易于流传。由于其言文分离的特点，使得文言文和现在的标准汉语具有一定的区别，为了更好发扬中国传统文化，需要对文言文进行翻译。而文言文古奥难懂，需要人们具备一定的文言文知识背景，否则很难准确翻译，机器翻译技术也可以帮助人们快速完成文言文的翻译。除此之外，机器翻译技术同样可以用于古诗生成和对联生成等任务。
-
-\parinterval （六）视频字幕翻译
+\parinterval （三）视频字幕翻译
 
 \parinterval 随着互联网的普及，人们可以通过互联网接触到大量境外影视作品。由于人们可能没有相应的外语能力，通常需要专业人员对字幕进行翻译（如图
 \ref{fig:film-subtitles}）。因此，这些境外视频的传播受限于字幕翻译的速度和准确度。现在的一些视频网站在使用语音识别为视频生成源语字幕的同时，通过机器翻译技术为各种语言的受众提供质量尚可的目标语言字幕，这种方式为人们提供了极大的便利。
@@ -477,21 +465,33 @@ His house is on the south bank of the river.
 \end{figure}
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-\parinterval （七）翻译机
+\parinterval （四）社交
 
-\parinterval 出于商务、学术交流或者旅游的目的，人们在出国时会面临着跨语言交流的问题。近几年，随着出境人数的增加，不少企业推出了翻译机产品。通过结合机器翻译、语音识别和图像识别技术，翻译机实现了图像翻译和语音翻译的功能。用户可以很便捷地获取一些外语图像文字和语音信息，同时可以通过翻译机进行对话，降低跨语言交流门槛。
+\parinterval 社交是人们的重要社会活动。人们可以通过各种各样的社交软件做到即时通讯，进行协作或者分享自己的观点。然而受限于语言问题，人们的社交范围往往不会超出自己所掌握的语种范围，很难方便地进行跨语言社交。随着机器翻译技术的发展，越来越多的社交软件开始支持自动翻译，用户可以轻易地将各种语言的内容翻译成自己的母语，方便了人们的交流，让语言问题不再是社交的障碍。
+
+\parinterval （五）同声传译
 
-\parinterval （八）医药领域翻译
+\parinterval 在一些国际会议中，与会者来自许多不同的国家，为了保证会议的流畅，通常需要专业译员进行同声传译。同声传译需要在不打断演讲的同时，不间断的将讲话内容进行口译，对翻译人员的素质要求极高，成本高昂。现在，一些会议开始采用语音识别来将语音转换成文本，同时使用机器翻译技术进行翻译的方式，达到同步翻译的目的。这项技术已经得到了多个企业的关注，并在很多重要会议上进行尝试，取得了很好的反响。不过同声传译达到真正的使用还需一定时间的打磨，特别是会议场景下，准确进行语音识别和翻译仍然具有一定挑战。
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+\parinterval （六）医药领域翻译
 
 \parinterval 在医药领域中，从药品研发、临床试验到药品注册，都有着大量的翻译需求。比如，在新药注册阶段，在限定申报时间的同时，更是对翻译质量有着极高的要求。由于医药领域专业词汇量庞大、单词冗长复杂、术语准确且文体专业性强，翻译难度明显高于其他领域，人工翻译的方式代价大且很难满足效率的要求。为此，机器翻译近几年在医药领域取得广泛应用。在针对医药领域进行优化后，机器翻译质量可以很好的满足翻译的要求。
 
-\parinterval （九）同声传译
+\parinterval （七）中国传统语言文化的翻译
 
-\parinterval 在一些国际会议中，与会者来自许多不同的国家，为了保证会议的流畅，通常需要专业译员进行同声传译。同声传译需要在不打断演讲的同时，不间断的将讲话内容进行口译，对翻译人员的素质要求极高，成本高昂。现在，一些会议开始采用语音识别来将语音转换成文本，同时使用机器翻译技术进行翻译的方式，达到同步翻译的目的。这项技术已经得到了多个企业的关注，并在很多重要会议上进行尝试，取得了很好的反响。不过同声传译达到真正的使用还需一定时间的打磨，特别是会议场景下，准确进行语音识别和翻译仍然具有一定挑战。
+\parinterval 中国几千年的历史留下了极为宝贵的文化遗产，而其中，文言文作为古代书面语，具有言文分离、行文简练的特点，易于流传。由于其言文分离的特点，使得文言文和现在的标准汉语具有一定的区别，为了更好发扬中国传统文化，需要对文言文进行翻译。而文言文古奥难懂，需要人们具备一定的文言文知识背景，否则很难准确翻译，机器翻译技术也可以帮助人们快速完成文言文的翻译。除此之外，机器翻译技术同样可以用于古诗生成和对联生成等任务。
 
-\parinterval （十）社交
+\parinterval （八）全球化
 
-\parinterval 社交是人们的重要社会活动。人们可以通过各种各样的社交软件做到即时通讯，进行协作或者分享自己的观点。然而受限于语言问题，人们的社交范围往往不会超出自己所掌握的语种范围，很难方便地进行跨语言社交。随着机器翻译技术的发展，越来越多的社交软件开始支持自动翻译，用户可以轻易地将各种语言的内容翻译成自己的母语，方便了人们的交流，让语言问题不再是社交的障碍。
+\parinterval 在经济全球化的今天，很多企业都有国际化的需求，企业员工或多或少地会遇到一些跨语言阅读和交流的情况，比如阅读进口产品的说明书，跨国公司之间的邮件、说明文件等等。相比于成本较高的人工翻译，机器翻译往往是一种很好的选择。在一些质量要求不高的翻译场景中，机器翻译可以得到应用。
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+\parinterval （九）翻译机
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+\parinterval 出于商务、学术交流或者旅游的目的，人们在出国时会面临着跨语言交流的问题。近几年，随着出境人数的增加，不少企业推出了翻译机产品。通过结合机器翻译、语音识别和图像识别技术，翻译机实现了图像翻译和语音翻译的功能。用户可以很便捷地获取一些外语图像文字和语音信息，同时可以通过翻译机进行对话，降低跨语言交流门槛。
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+\parinterval （十）翻译结果后编辑
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+\parinterval 翻译结果后编辑是指在机器翻译的结果之上，通过少量的人工编辑来进一步完善机器译文。在传统的人工翻译过程中，翻译人员完全依靠人工的方式进行翻译，这虽然保证了翻译质量，但是时间成本高。相对应的，机器翻译具有速度快和成本低的优势。在一些领域，目前的机器翻译质量已经可以很大程度上减小翻译人员的工作量，翻译人员可以在机器翻译的辅助下，花费相对较小的代价来完成翻译。
 
 \section{开源项目与评测}\index{Chapter1.7}
 
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 \subsection{开源机器翻译系统}\index{Chapter1.7.1}
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-下面列举一些优秀的开源机器翻译系统
+下面列举一些优秀的开源机器翻译系统：
 
 \subsubsection{统计机器翻译开源系统}\index{Chapter1.7.1.1}
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 \begin{itemize}
 \item NiuTrans.SMT：NiuTrans\cite{Tong2012NiuTrans}是由东北大学自然语言处理实验室自主研发的统计机器翻译系统，该系统可支持基于短语的模型、基于层次短语的模型以及基于句法的模型。由于使用C++ 语言开发，所以该系统运行时间快，所占存储空间少。系统中内嵌有$n$-gram语言模型，故无需使用其他的系统即可对完成语言建模。网址：\url{http://opensource.niutrans.com/smt/index.html}
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-\item Moses：Moses\cite{Koehn2007Moses}统计机器翻译时代最著名的系统之一，（主要）由爱丁堡大学的机器翻译团队开发。最新的Moses系统支持很多的功能，例如，它既支持基于短语的模型，也支持基于句法的模型。Moses 提供因子化翻译模型（Factored Translation Model），因此该模型可以很容易的对不同层次的信息进行建模。此外，它允许将混淆网络和字格作为输入，可缓解系统的1-best输出中的错误。Moses还提供了很多有用的脚本和工具，被机器翻译研究者广泛使用。网址：\url{http://www.statmt.org/moses/}
+\item Moses：Moses\cite{Koehn2007Moses}是统计机器翻译时代最著名的系统之一，（主要）由爱丁堡大学的机器翻译团队开发。最新的Moses系统支持很多的功能，例如，它既支持基于短语的模型，也支持基于句法的模型。Moses 提供因子化翻译模型（Factored Translation Model），因此该模型可以很容易地对不同层次的信息进行建模。此外，它允许将混淆网络和字格作为输入，可缓解系统的1-best输出中的错误。Moses还提供了很多有用的脚本和工具，被机器翻译研究者广泛使用。网址：\url{http://www.statmt.org/moses/}
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 \item Joshua：Joshua\cite{Li2010Joshua}是由约翰霍普金斯大学的语言和语音处理中心开发的层次短语翻译系统。由于Joshua是由Java语言开发，所以它在不同的平台上运行或开发时具有良好的可扩展性和可移植性。Joshua也是使用非常广泛的开源器翻译系统之一。网址：\url{http://joshua.sourceforge.net/Joshua/Welcome.html}
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 \begin{itemize}
-\item GroundHog：GroundHog\cite{bahdanau2015neural}基于Theano\cite{al2016theano}框架，由蒙特利尔大学LISA 实验室使用Python语言编写的一个框架，旨在提供灵活而高效的方式来实现复杂的循环神经网络模型。它提供了包括LSTM在内的多种模型。Bahdanau等人在此框架上又编写了GroundHog神经机器翻译系统。该系统也作为了很多论文的基线系统。网址：\url{https://github.com/lisa-groundhog/GroundHog}
+\item GroundHog：GroundHog\cite{bahdanau2014neural}基于Theano\cite{al2016theano}框架，由蒙特利尔大学LISA 实验室使用Python语言编写的一个框架，旨在提供灵活而高效的方式来实现复杂的循环神经网络模型。它提供了包括LSTM在内的多种模型。Bahdanau等人在此框架上又编写了GroundHog神经机器翻译系统。该系统也作为了很多论文的基线系统。网址：\url{https://github.com/lisa-groundhog/GroundHog}
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 \item Nematus：Nematus\cite{DBLP:journals/corr/SennrichFCBHHJL17}是英国爱丁堡大学开发的，基于Theano框架的神经机器翻译系统。该系统使用GRU作为隐层单元，支持多层网络。Nematus 编码端有正向和反向的编码方式，可以同时提取源语句子中的上下文信息。该系统的一个优点是，它可以支持输入端有多个特征的输入（例如词的词性等）。网址：\url{https://github.com/EdinburghNLP/nematus}
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 \item Fairseq：Fairseq\cite{Ottfairseq}是由Facebook开发的，基于PyTorch框架的用以解决序列到序列问题的工具包，其中包括基于卷积神经网络、基于循环神经网络、基于Transformer的模型等。Fairseq是当今使用最广泛的神经机器翻译开源系统之一。https://github.com/facebookresearch/fairseq
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-\item Tensor2Tensor：Tensor2Tensor\cite{VaswaniTensor2Tensor}是由谷歌推出的，基于TensorFlow框架的开源系统。该系统基于Transformer模型，因此可以支持大多数序列到序列任务。得益于Transformer 的网络结构，系统的训练速度较快。现在，Tensor2Tensor也是机器翻译翻译领域广泛使用的开源系统之一。网址：\url{https://github.com/tensorflow/tensor2tensor}
+\item Tensor2Tensor：Tensor2Tensor\cite{VaswaniTensor2Tensor}是由谷歌推出的，基于TensorFlow框架的开源系统。该系统基于Transformer模型，因此可以支持大多数序列到序列任务。得益于Transformer 的网络结构，系统的训练速度较快。现在，Tensor2Tensor也是机器翻译领域广泛使用的开源系统之一。网址：\url{https://github.com/tensorflow/tensor2tensor}
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 \item OpenNMT：OpenNMT\cite{KleinOpenNMT}系统是由哈佛大学自然语言处理研究组开源的，基于Torch框架的神经机器翻译系统。OpenNMT系统的早期版本使用Lua 语言编写，现在也扩展到了TensorFlow和PyTorch，设计简单易用，易于扩展，同时保持效率和翻译精度。网址：\url{https://github.com/OpenNMT/OpenNMT}
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 \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》\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。
+\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。
 
 \parinterval 《统计自然语言处理》\cite{宗成庆2013统计自然语言处理}由中国科学院自动化所宗成庆教授所著。该书中系统介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。可供从事自然语言处理、机器翻译等研究的相关人员参考。