\node[anchor=north west] (original4-2) at ([yshift=0.3em]original4-1.south west) {\scriptsize{！''``我帮不了你。你全身都湿透了，会弄坏我这漂亮的小船的。''悲哀来了，爱向他求助：``}};
\node[anchor=north west] (original4-3) at ([yshift=0.3em]original4-2.south west) {\scriptsize{悲哀，让我跟你去吧！''``哦，……爱，我实在太悲哀了，想自己一个人呆一会儿！''悲哀答}};
\node[anchor=north west] (original4-4) at ([yshift=0.3em]original4-3.south west) {\scriptsize{道。快乐走近爱的身边，但是她太快乐了，竟然没有听见爱在叫她！}};
%机器翻译--------------
\node [anchor=north west] (mt4) at ([xshift=-3.5em,yshift=0.3em]original4-4.south west) {\scriptsize{机器翻译：At this time, Richness {\color{red}\underline{passed by}} in a big ship. Love said, ``Rich, can you take me away?'' Richness}};
\node [anchor=north west] (mt4-1) at ([xshift=3.5em,yshift=0.4em]mt4.south west) {\scriptsize{replied, ``No, {\color{red}\underline{there are many treasures}} of gold and silver in my ship,and there is no place for you.''}};
\node [anchor=north west] (mt4-2) at ([xshift=3.5em,yshift=0.3em]original1.south west) {\scriptsize{ Love saw vanity in a magnificent boat and said, ``Vanity, help me!'' ``I can't help you. You are {\color{red}\underline{soak}}}};
%机器翻译--------------
\node [pos=0.4,left,xshift=-0.4em,yshift=2.0em] (mt4) {\scriptsize{机器翻译：At this time, Richness {\color{red}\underline{passed by}} in a big ship. Love said, ``Rich, can you take me away?'' Richness}};
\node [anchor=north west] (mt4-1) at ([xshift=3.5em,yshift=0.4em]mt4.south west) {\scriptsize{replied, ``No, {\color{red}\underline{there are many treasures}} of gold and silver in my ship,and there is no place for you.''}};
\node [anchor=north west] (mt4-2) at ([xshift=0em,yshift=0.3em]mt4-1.south west) {\scriptsize{ Love saw vanity in a magnificent boat and said, ``Vanity, help me!'' ``I can't help you. You are {\color{red}\underline{soak}}}};
\node [anchor=north west] (mt4-3) at ([yshift=0.4em]mt4-2.south west) {\scriptsize{{\color{red}\underline{-ed to the skin}} and will damage my beautiful boat.'' When sorrow came, love asked him for help: ``}};
\node [anchor=north west] (mt4-4) at ([yshift=0.4em]mt4-3.south west) {\scriptsize{sorrow, let me go with you!'' ``Oh,...love, I am so sad that I want to be alone for a while!'' Sadly rep}};
\item OpenSeq2Seq：由NVIDIA团队开发的\cite{DBLP:journals/corr/abs-1805-10387}基于Tensorflow的模块化架构，用于序列到序列的模型，允许从可用组件中组装新模型，支持混合精度训练，利用NVIDIA Volta Turing GPU中的Tensor核心，基于Horovod的快速分布式训练，支持多GPU，多节点多模式。网址：\url{https://nvidia.github.io/OpenSeq2Seq/html/index.html}
\item OpenSeq2Seq。由NVIDIA团队开发的\cite{DBLP:journals/corr/abs-1805-10387}基于TensorFlow的模块化架构，用于序列到序列的模型，允许从可用组件中组装新模型，支持混合精度训练，利用NVIDIA Volta Turing GPU中的Tensor核心，基于Horovod的快速分布式训练，支持多GPU，多节点多模式。网址：\url{https://nvidia.github.io/OpenSeq2Seq/html/index.html}
@@ -698,21 +696,21 @@ His house is on the south bank of the river.
\subsection{常用数据集及公开评测任务}
\parinterval 机器翻译相关评测主要有两种组织形式，一种是由政府及国家相关机构组织，权威性强。如由美国国家标准技术研究所组织的NIST评测、日本国家科学咨询系统中心主办的NACSIS Test Collections for IR（NTCIR）PatentMT、日本科学振兴机构（Japan Science and Technology Agency，简称JST）等组织联合举办的Workshop on Asian Translation（WAT）以及国内由中文信息学会主办的全国机器翻译大会（China Conference on Machine Translation，简称CCMT）；另一种是由相关学术机构组织，具有领域针对性的特点，如倾向新闻领域的Workshop on Statistical Machine Translation（WMT）以及面向口语的International Workshop on Spoken Language Translation（IWSLT）。下面将针对上述评测进行简要介绍。
\parinterval 机器翻译相关评测主要有两种组织形式，一种是由政府及国家相关机构组织，权威性强。如由美国国家标准技术研究所组织的NIST评测、日本国家科学咨询系统中心主办的NACSIS Test Collections for IR（NTCIR）PatentMT、日本科学振兴机构（Japan Science and Technology Agency，简称JST）等组织联合举办的Workshop on Asian Translation（WAT）以及国内由中文信息学会主办的全国机器翻译大会（China Conference on Machine Translation，简称CCMT）；另一种是由相关学术机构组织，具有领域针对性的特点，如倾向新闻领域的Conference on Machine Translation（WMT）以及面向口语的International Workshop on Spoken Language Translation（IWSLT）。下面将针对上述评测进行简要介绍。
\item WMT由Special Interest Group for Machine Translation（SIGMT）主办，会议自2006年起每年召开一次，是一个涉及机器翻译多种任务的综合性会议，包括多领域翻译评测任务、质量评价任务以及其他与机器翻译的相关任务（如文档对齐评测等）。现在WMT已经成为机器翻译领域的旗舰评测任务，很多研究工作都以WMT任务作为基准。WMT评测涉及的语言范围较广，包括英语、德语、芬兰语、捷克语、罗马尼亚语等十多种语言，翻译方向一般以英语为核心，探索英语与其他语言之间的翻译性能，领域包括新闻、信息技术、生物医学。最近，也增加了无指导机器翻译等热门问题。WMT在评价方面类似于CCMT，也采用人工评价与自动评价相结合的方式，自动评价的指标一般为BLEU、TER 等。此外，WMT公开了所有评测数据，因此也经常被机器翻译相关人员所使用。更多WMT的机器翻译评测相关信息可参考官网：\url{http://www.sigmt.org/}。
\item WMT由Special Interest Group for Machine Translation（SIGMT）主办，会议自2006年起每年召开一次，是一个涉及机器翻译多种任务的综合性会议，包括多领域翻译评测任务、质量评价任务以及其他与机器翻译的相关任务（如文档对齐评测等）。现在WMT已经成为机器翻译领域的旗舰评测会议，很多研究工作都以WMT评测结果作为基准。WMT评测涉及的语言范围较广，包括英语、德语、芬兰语、捷克语、罗马尼亚语等十多种语言，翻译方向一般以英语为核心，探索英语与其他语言之间的翻译性能，领域包括新闻、信息技术、生物医学。最近，也增加了无指导机器翻译等热门问题。WMT在评价方面类似于CCMT，也采用人工评价与自动评价相结合的方式，自动评价的指标一般为BLEU、TER 等。此外，WMT公开了所有评测数据，因此也经常被机器翻译相关人员所使用。更多WMT的机器翻译评测相关信息可参考SIGMT官网：\url{http://www.sigmt.org/}。
\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 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio，Aaron Courville三位机器学习领域的学者所写的《Deep Learning》\cite{Goodfellow-et-al-2016}也是值得一读的参考书。其讲解了有关深度学习常用的方法，其中很多都会在深度学习模型设计和使用中用到。同时在该书的应用一章中也简单讲解了神经机器翻译的任务定义和发展过程。
\parinterval Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville三位机器学习领域的学者所写的《Deep Learning》\cite{Goodfellow-et-al-2016}也是值得一读的参考书。其讲解了有关深度学习常用的方法，其中很多都会在深度学习模型设计和使用中用到。同时在该书的应用一章中也简单讲解了神经机器翻译的任务定义和发展过程。
\parinterval 《Neural Network Methods for Natural Language Processing》\cite{goldberg2017neural}是Yoav Goldberg编写的面向自然语言处理的深度学习参考书。相比《Deep Learning》，该书聚焦在自然语言处理中的深度学习方法，内容更加易读，非常适合刚入门自然语言处理及深度学习应用的人员参考。
\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。
\item ACL，全称Annual Conference 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。
\vspace{0.5em}
\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。
\item NAACL，全称Annual Conference of 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。
\vspace{0.5em}
\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。
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\item COLING，全称International Committee on Computational Linguistics，自然语言处理老牌顶级会议之一。该会议始于1965年，是由ICCL国际计算语言学委员会主办。会议简称为COLING，是谐音瑞典著名作家 Albert Engstr$\ddot{\textrm{o}}$m小说中的虚构人物Kolingen。COLING每两年举办一次。
\item COLING，全称International Conference on Computational Linguistics，自然语言处理老牌顶级会议之一。该会议始于1965年，是由ICCL国际计算语言学委员会主办。会议简称为COLING，是谐音瑞典著名作家 Albert Engstr$\ddot{\textrm{o}}$m小说中的虚构人物Kolingen。COLING每两年举办一次。
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\item EACL，全称European Chapter of the Association for Computational Linguistics，为ACL欧洲分会，虽然在欧洲召开，会议也吸引了全世界的大量学者投稿并参会。
\item EACL，全称Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics，为ACL欧洲分会，虽然在欧洲召开，会议也吸引了全世界的大量学者投稿并参会。
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\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。
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\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。
\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。
\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。
\item AMTA，全称Conference of the 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}
\item CCL，全称Conference on Computational Linguistics，中文为中国计算语言学大会。中国计算语言学大会创办于1991年，由中国中文信息学会计算语言学专业委员会负责组织。经过20余年的发展，中国计算语言学大会已成为国内自然语言处理领域权威性最高、规模和影响最大的学术会议。作为中国中文信息学会（国内一级学会）的旗舰会议，CCL聚焦于中国境内各类语言的智能计算和信息处理，为研讨和传播计算语言学最新学术和技术成果提供了最广泛的高层次交流平台。
\item CCL，全称China National Conference on Computational Linguistics，中文为中国计算语言学大会。中国计算语言学大会创办于1991年，由中国中文信息学会计算语言学专业委员会负责组织。经过20余年的发展，中国计算语言学大会已成为国内自然语言处理领域权威性最高、规模和影响最大的学术会议。作为中国中文信息学会（国内一级学会）的旗舰会议，CCL聚焦于中国境内各类语言的智能计算和信息处理，为研讨和传播计算语言学最新学术和技术成果提供了最广泛的高层次交流平台。
\vspace{0.5em}
\item NLPCC，全称The CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing。NLPCC 是由中国计算机学会（CCF）主办的 CCF 中文信息技术专业委员会年度学术会议,专注于自然语言处理及中文处理领域的研究和应用创新。会议自 2012 年开始举办，主要活动有主题演讲、论文报告、技术测评等多种形式。
\item NLPCC，全称CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing。NLPCC 是由中国计算机学会（CCF）主办的 CCF 中文信息技术专业委员会年度学术会议,专注于自然语言处理及中文处理领域的研究和应用创新。会议自 2012 年开始举办，主要活动有主题演讲、论文报告、技术测评等多种形式。
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\item CCMT，全称The China Conference on Machine Translation，中国机器翻译研讨会，由中国中文信息学会主办，旨在为国内外机器翻译界同行提供一个平台，促进中国机器翻译事业。CCMT不仅是国内机器翻译领域最具影响力、最权威的学术和评测活动，而且也代表着汉语与民族语言翻译技术的最高水准，对民族语言技术发展具有重要意义。
\item CCMT，全称China Conference on Machine Translation，中国机器翻译研讨会，由中国中文信息学会主办，旨在为国内外机器翻译界同行提供一个平台，促进中国机器翻译事业。CCMT不仅是国内机器翻译领域最具影响力、最权威的学术和评测活动，而且也代表着汉语与民族语言翻译技术的最高水准，对民族语言技术发展具有重要意义。
\parinterval 首先介绍一下全概率公式：{\small\bfnew{全概率公式}}\index{全概率公式}（Law of Total Probability）\index{Law of Total Probability}是概率论中重要的公式，它可以将一个复杂事件发生的概率分解成不同情况的小事件发生概率的和。这里先介绍一个概念——划分。集合$S$的一个划分事件为$\{B_1,...,B_n\}$是指它们满足,$\bigcup_{i=1}^n B_i=S \textrm{且}B_iB_j=\varnothing , i,j=1,...,n,i\neq j$。此时事件$A$的全概率公式可以被描述为：
\parinterval 首先介绍一下全概率公式：{\small\bfnew{全概率公式}}\index{全概率公式}（Law of Total Probability）\index{Law of Total Probability}是概率论中重要的公式，它可以将一个复杂事件发生的概率分解成不同情况的小事件发生概率的和。这里先介绍一个概念——划分。集合$S$的一个划分事件为$\{B_1,...,B_n\}$是指它们满足$\bigcup_{i=1}^n B_i=S \textrm{且}B_iB_j=\varnothing , i,j=1,...,n,i\neq j$。此时事件$A$的全概率公式可以被描述为：
\item 源语言单词可以翻译为空，这时它对应到一个虚拟或伪造的目标语单词$t_0$。在图\ref{fig:3-16}所示的例子中，``在''没有对应到``on the table''中的任意一个词，而是把它对应到$t_0$上。这样，所有的源语言单词都能找到一个目标语单词对应。这种设计也很好地引入了{\small\sffamily\bfseries{空对齐}}\index{空对齐}的思想，即源语言单词不对应任何真实存在的单词的情况。而这种空对齐的情况在翻译中是频繁出现的，比如虚词的翻译。
\item 对齐概率$\textrm{P}(a_j|a_1^{j-1},s_1^{j-1},m,\mathbf{t})$仅依赖于译文长度$l$，即每个词对齐连接的概率也服从均匀分布。换句话说，对于任何源语言位置$j$对齐到目标语言任何位置都是等概率的。比如译文为``on the table''，再加上$t_0$共4个位置，相应的，任意源语单词对齐到这4个位置的概率是一样的。具体描述如下：
@@ -476,7 +482,9 @@ d = {(\bar{s}_{\bar{a}_1},\bar{t}_1)} \circ {(\bar{s}_{\bar{a}_2},\bar{t}_2)} \c
\end{figure}
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\parinterval 除此之外，一些外部工具也可以用来获取词对齐，如Fastalign\cite{dyer2013a}、Berkeley Word Aligner\cite{taskar2005a}等。词对齐的质量通常使用词对齐错误率（AER）来评价\cite{DBLP:conf/coling/OchN00}。但是词对齐并不是一个独立的系统，它一般会服务于其他任务。因此，也可以使用下游任务来评价词对齐的好坏。比如，改进词对齐后观察机器翻译系统性能的变化。\\\\\\
\parinterval 除此之外，一些外部工具也可以用来获取词对齐，如Fastalign\cite{dyer2013a}、Berkeley Word Aligner\cite{taskar2005a}等。词对齐的质量通常使用词对齐错误率（AER）来评价\cite{DBLP:conf/coling/OchN00}。但是词对齐并不是一个独立的系统，它一般会服务于其他任务。因此，也可以使用下游任务来评价词对齐的好坏。比如，改进词对齐后观察机器翻译系统性能的变化。
\parinterval 再来看一个翻译实例\cite{Chiang2012Hope}。图\ref{fig:4-31}是一个基于短语的机器翻译系统的翻译结果。这个例子中的调序有一些复杂，比如，``少数\ 国家\ 之一''和``与\ 北韩\ 有\ 邦交''的英文翻译都需要进行调序，分别是``one of the few countries''和``have diplomatic relations with North Korea''。基于短语的系统可以很好地处理这些调序问题，因为它们仅仅使用了局部的信息。但是，系统却无法在这两个短语（1和2）之间进行正确的调序。
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\begin{figure}[htp]
\centering
...
...
@@ -927,6 +939,8 @@ dr = start_i-end_{i-1}-1
\end{figure}
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\parinterval 再来看一个翻译实例\cite{Chiang2012Hope}，图\ref{fig:4-31}是一个基于短语的机器翻译系统的翻译结果。这个例子中的调序有一些复杂，比如，``少数\ 国家\ 之一''和``与\ 北韩\ 有\ 邦交''的英文翻译都需要进行调序，分别是``one of the few countries''和``have diplomatic relations with North Korea''。基于短语的系统可以很好地处理这些调序问题，因为它们仅仅使用了局部的信息。但是，系统却无法在这两个短语（1和2）之间进行正确的调序。
