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Toy-MT-Introduction
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Book/Chapter1/chapter1.tex
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\subsection{统计机器翻译}\index{Chapter1.4.3}
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\parinterval 统计机器翻译兴起于上世纪90年代\cite{brown1990statistical}\cite{koehn2003statistical}它利用统计模型从单/双语语料中自动学习翻译知识。具体来说，可以使用单语语料学习语言模型，使用双语平行语料学习翻译模型，并使用这些统计模型完成对翻译过程的建模。整个过程不需要人工编写规则，也不需要从实例中构建翻译模板。无论是词、短语，甚至句法结构，统计机器翻译系统都可以自动学习，人更多的是参与定义翻译所需的特征和基本翻译单元的形式。而翻译知识都保存在模型的参数中。
\parinterval 统计机器翻译兴起于上世纪90年代\cite{brown1990statistical,koehn2003statistical}它利用统计模型从单/双语语料中自动学习翻译知识。具体来说，可以使用单语语料学习语言模型，使用双语平行语料学习翻译模型，并使用这些统计模型完成对翻译过程的建模。整个过程不需要人工编写规则，也不需要从实例中构建翻译模板。无论是词、短语，甚至句法结构，统计机器翻译系统都可以自动学习，人更多的是参与定义翻译所需的特征和基本翻译单元的形式。而翻译知识都保存在模型的参数中。
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% 图1.11
\begin{figure}[htp]
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\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}\cite{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{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。
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% 图1.12
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\setbeamertemplate{navigation symbols}{\begin{CJK}{UTF8}{\mycfont} 第四章 基于短语和句法的统计翻译模型 \hspace*{2em} 肖桐\&朱靖波 \end{CJK} \hspace*{2em} \today \hspace*{2em} \insertframenumber{}/\inserttotalframenumber}
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\begin{CJK}{UTF8}{\mycfont}
\title{\Large{基于短语和句法的统计翻译模型}}
\author{\large{\textbf{肖桐\ \ 朱靖波}}}
\institute{
\blue{\url{xiaotong@mail.neu.edu.cn}} \black{} \\
\blue{\url{zhujingbo@mail.neu.edu.cn}} \black{} \\
\vspace{1.0em}
东北大学 自然语言处理实验室 \\
\blue{\underline{\url{http://www.nlplab.com}}} \black{} \\
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\hspace{0.1cm} \includegraphics[scale=0.1]{../Figures/logo.pdf}
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\date{}
\maketitle
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\setlength{\leftmarginii}{1em}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section{使用更大的翻译单元}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section{基于短语的模型}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{建模}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{短语抽取}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{判别式模型及特征}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{最小错误率训练}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{栈解码}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section{基于层次短语的模型}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{同步上下文无关文法}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{层次短语规则及翻译特征}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{基于chart的解码}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{剪枝}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section{基于语言学句法的模型}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{基于树结构的文法}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{翻译规则抽取}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{引入双语句法信息}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{规则匹配}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\subsection{改进方法}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% last slide
\begin{frame}{Last Slide}
\vspace{1em}
\begin{center}
\begin{tikzpicture}
\begin{scope}[level distance=25pt]
\node[] (x) at (-4,0) {};
\begin{scope}[sibling distance=15pt]
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\draw[<->, very thick, dotted, ugreen] (cn2.east) .. controls +(east:2) and +(west:2) .. (en3.west);
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\end{scope}
\end{tikzpicture}
\end{center}
\end{frame}
\end{CJK}
\end{document}
Book/Chapter4/Section04-Phrasal-and-Syntactic-Models/section04.tex deleted 100644 → 0
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