修正第四章部分图片

Book/Chapter4/Figures/example-of-translation-black-tea-2.tex

@@ -33,8 +33,8 @@
 
 \begin{pgfonlayer}{background}
 {
-\node [rectangle,draw=red,thick,inner sep=0.2em,fill=white,drop shadow] [fit = (t3) (t4)] (problemphrase) {};
-\node [anchor=north,red,text width=8em,align=left] (problemlabel) at (problemphrase.south) {\begin{spacing}{0.8}\scriptsize{``红 茶''为一种搭配，应该翻译为``black tea''}\end{spacing}};
+\node [rectangle,draw,thick,inner sep=0.2em,fill=white,drop shadow] [fit = (t3) (t4)] (problemphrase) {};
+\node [anchor=north,text width=8em,align=left] (problemlabel) at (problemphrase.south) {\begin{spacing}{0.8}\scriptsize{``红 茶''为一种搭配，应该翻译为``black tea''}\end{spacing}};
 }
 \end{pgfonlayer}
 

Book/Chapter4/Figures/role-of-syntax-tree-in-different-decoding-methods.tex

@@ -19,13 +19,18 @@
 \node [anchor=west] (target) at ([xshift=1em]bsw3.east) {Cats like eating fish};
 \node [anchor=north,inner sep=3pt] (cap1) at ([yshift=-1em]target.south west) {(a) 基于树的解码};
 \draw [->,thick] (bsw3.east) -- (target.west);
-\node [anchor=west] (sourcelabel) at ([xshift=4em,yshift=-1em]bsn0.east) {显式输入的结构};
+\node [anchor=west] (sourcelabel) at ([xshift=6em,yshift=-1em]bsn0.east) {显式输入的结构};
 
 \node [anchor=west] (source2) at ([xshift=3.3em]target.east) {猫$\ \ \;$喜欢$\ \;$吃\ 鱼};
 \node [anchor=west] (target2) at ([xshift=1em]source2.east) {Cats like eating fish};
 \node [anchor=north,inner sep=3pt] (cap2) at ([xshift=1.1em,yshift=-1em]target2.south west) {(b) 基于串的解码};
 \draw [->,thick] (source2.east) -- (target2.west);
 
+\begin{pgfonlayer}{background}
+{
+\path [draw,dashed,rectangle,inner sep=1em,thick,blue,fill=blue!30,rounded corners=5pt] ([xshift=-3.5em,yshift=1em]bsn0.north west) -- ([xshift=5.5em,yshift=1em]bsn0.north east) -- ([xshift=5.5em,yshift=-13.5em]bsn0.north east) -- ([xshift=-3.5em,yshift=-13.5em]bsn0.north west) -- ([xshift=-3.5em,yshift=1em]bsn0.north west);
+}
+\end{pgfonlayer}
 
 \begin{scope}[xshift=2.55in,yshift=-1em,sibling distance=7pt]
 \Tree[.\node(bsn0){IP};
@@ -39,8 +44,8 @@
      ]
 
 \begin{pgfonlayer}{background}
-\node [draw,dashed,inner sep=2pt] (box) [fit = (bsn0) (bsn1) (bsn2) (bsn3) (bsn4) (bsn5)] {};
-\node [anchor=north west] (boxlabel) at ([xshift=2em]box.north east) {隐含结构};
+\node [draw,dashed,rectangle,inner sep=1em,thick,red,fill=red!30,rounded corners=5pt] (box) [fit = (bsn0) (bsn1) (bsn2) (bsn3) (bsn4) (bsn5)] {};
+\node [anchor=north west] (boxlabel) at ([xshift=2em,yshift=-1em]box.north east) {隐含结构};
 \end{pgfonlayer}
 
 \end{scope}

Book/Chapter4/chapter4.tex

@@ -17,7 +17,7 @@
 %---------4.1翻译中的结构信息
 \section{翻译中的结构信息}\index{Chapter4.1}
 
-\parinterval 首先，回顾一下基于单词的统计翻译模型是如何完成翻译的。图\ref{fig:example-of-translation-base-word}展示了一个实例。其中，左侧是一个单词的``翻译表''，它记录了源语言（中文）单词和目标语言（英文）单词之间的对应关系，以及这种对应的可能性大小（用P表示）。在翻译时，会使用这些单词一级的对应，生成目标语译文。比如，图\ref{fig:example-of-translation-base-word}右侧就展示了一个基于词的模型生成的翻译结果，其中\textbf{s}和\textbf{t}分别表示源语言和目标语言句子，单词之间的连线表示两个句子中单词一级的对应。
+\parinterval 首先，回顾一下基于单词的统计翻译模型是如何完成翻译的。图\ref{fig:example-of-translation-base-word}展示了一个实例。其中，左侧是一个单词的``翻译表''，它记录了源语言（中文）单词和目标语言（英文）单词之间的对应关系，以及这种对应的可能性大小（用P表示）。在翻译时，会使用这些单词一级的对应，生成目标语言译文。比如，图\ref{fig:example-of-translation-base-word}右侧就展示了一个基于词的模型生成的翻译结果，其中\textbf{s}和\textbf{t}分别表示源语言和目标语言句子，单词之间的连线表示两个句子中单词一级的对应。
 
 %----------------------------------------------
 % 图4.1
@@ -31,7 +31,7 @@
 \end{figure}
 %-------------------------------------------
 
-\parinterval 图\ref{fig:example-of-translation-base-word}的例子体现一个典型的基于单词对应关系的翻译方法。它非常适合组合性翻译（Compositional Translation）的情况，也就是通常说的直译。不过，自然语言作为人类创造的高级智能的载体，其所能表示的含义远比想象的复杂。比如，即使是同一个单词，词义也会根据不同的语境产生变化。图\ref{fig:example-of-translation-black-tea}给出了一个新的例子。如果同样使用概率化的单词翻译对问题进行建模，对于输入的句子``我\ 喜欢\ 红\ 茶''，翻译概率最大的译文是``I like red tea''。显然，``red tea''并不是英文中``红\ 茶''的说法，正确的译文应该是``black tea''。
+\parinterval 图\ref{fig:example-of-translation-base-word}体现的是一个典型的基于单词对应关系的翻译方法。它非常适合{\small\bfnew{组合性翻译}}（Compositional Translation）的情况，也就是通常说的直译。不过，自然语言作为人类创造的高级智能的载体，远比想象的复杂。比如，即使是同一个单词，词义也会根据不同的语境产生变化。图\ref{fig:example-of-translation-black-tea}给出了一个新的例子。如果同样使用概率化的单词翻译对问题进行建模，对于输入的句子``我\ 喜欢\ 红\ 茶''，翻译概率最大的译文是``I like red tea''。显然，``red tea''并不是英文中``红\ 茶''的说法，正确的译文应该是``black tea''。
 
 %----------------------------------------------
 % 图4.2