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Toy-MT-Introduction
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88dd2f22
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88dd2f22
authored
May 29, 2020
by
曹润柘
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88dd2f22
...
...
@@ -48,7 +48,7 @@
\vspace
{
0.5em
}
\end{itemize}
其中,第一章是对机器翻译的整体介绍。第二章和第五章是对统计建模和深度学习方法的介绍,分别建立了两个机器翻译范式的基础知识体系
\ \dash
\
统计机器翻译和神经机器翻译。统计机器翻译部分(第三、四章)涉及早期的基于单词的翻译模型,以及本世纪初流行的基于短语和句法的翻译模型。神经机器翻译(第六、七章)代表了当今机器翻译的前沿,内容主要涉及了基于端到端表示学习的机器翻译建模方法。特别地,第七章对一些最新的神经机器翻译方法进行了讨论,为相关科学问题的研究和实用系统的开发提供了可落地的思路。
图
\ref
{
fig:preface
}
展示了本书各个章节及核心概念之间的关系。
其中,第一章是对机器翻译的整体介绍。第二章和第五章是对统计建模和深度学习方法的介绍,分别建立了两个机器翻译范式的基础知识体系
\ \dash
\
统计机器翻译和神经机器翻译。统计机器翻译部分(第三、四章)涉及早期的基于单词的翻译模型,以及本世纪初流行的基于短语和句法的翻译模型。神经机器翻译(第六、七章)代表了当今机器翻译的前沿,内容主要涉及了基于端到端表示学习的机器翻译建模方法。特别地,第七章对一些最新的神经机器翻译方法进行了讨论,为相关科学问题的研究和实用系统的开发提供了可落地的思路。
下图
展示了本书各个章节及核心概念之间的关系。
{
\red
用最简单的方式阐述机器翻译的基本思想
}
是笔者所期望达到的目标。但是,书中不可避免会使用一些形式化定义和算法的抽象描述,因此,笔者尽所能通过图例进行解释(本书共320张插图)。不过,本书所包含的内容较为广泛,难免会有疏漏,望读者海涵,并指出不当之处。
...
...
@@ -57,8 +57,6 @@
\centering
\centering
\input
{
./ChapterPreface/Figures/figure-preface
}
\caption
{
本书各章节及核心概念关系图
}
\label
{
fig:preface
}
\end{figure}
%-------------------------------------------
...
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