修订第二章排版问题

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@@ -379,6 +379,7 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)dx
 
 \parinterval 对于机器翻译系统而言，输入的是已经切分好的单词序列，而不是原始的字符串（图\ref{fig:2-7}）。比如，对于一个中文句子，单词之间是没有间隔的，因此需要把一个个的单词切分出来，这样机器翻译系统可以区分不同的翻译单元。甚至，可以对语言学上的单词进行进一步切分，得到词片段序列（比如：中国人$\to$中国/人）。可以把上述过程看作是一种{\small\sffamily\bfseries{分词}}\index{分词}（Segmentation）\index{Segmentation}过程，即：将一个输入的自然语言字符串切割成单元序列（token序列），每个单元都对应可以处理的最小单位。
 
+\vspace{0.5em}
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 \begin{figure}[htp]
 \centering
@@ -397,6 +398,7 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)dx
 \vspace{0.5em}
 \begin{definition} 词
 
+\vspace{0.5em}
 语言里最小的可以独立运用的单位。
 \begin{flushright}——《新华字典》\end{flushright}
 
@@ -410,8 +412,9 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)dx
 
 \parinterval 从语言学的角度来看，人们普遍认为词是可以单独运用的、包含意义的基本单位。这样可以使用有限的词组合出无限的句子，这也正体现出自然语言的奇妙之处。
 
-\parinterval 不过，机器翻译并不仅仅局限在语言学定义的单词。比如，神经机器翻译中广泛使用的BPE子词切分方法（见第七章），可以被理解为将词的一部分也进行切开，也就是得到词片段送给机器翻译系统使用。比如，对如下英文字符串，可以得到如下切分结果
+\parinterval 不过，机器翻译并不仅仅局限在语言学定义的单词。比如，神经机器翻译中广泛使用的BPE子词切分方法（见第七章），可以被理解为将词的一部分也进行切开，也就是得到词片段送给机器翻译系统使用。比如，对如下英文字符串，可以得到如下切分结果：
 
+\newpage
 \parinterval Interesting \; $\to$ \; Interest/ing  selection \hspace{0.08em} $\to$ \;se/lect/ion  procession \hspace{0.43em} $\to$ \; pro/cess/ion
 
 \parinterval Interested \hspace{0.62em} $\to$ \; Interest/ed   selecting \hspace{0.34em} $\to$ \; se/lect/ing  processing \hspace{0.22em} $\to$ \; pro/cess/ing
@@ -713,6 +716,7 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)dx
 }
 \end{center}
 
+\vspace{-0.8em}
 \parinterval 可以看到，1-gram语言模型只是$n$-gram语言模型的一种特殊形式。$n$-gram的优点在于，它所使用的历史信息是有限的，即$n-1$个单词。这种性质也反映了经典的马尔可夫链的思想\cite{liuke-markov-2004}\cite{resnick1992adventures}，有时也被称作马尔可夫假设或者马尔可夫属性。因此$n$-gram也可以被看作是变长序列上的一种马尔可夫模型，比如，2-gram语言模型对应着1阶马尔可夫模型，3-gram语言模型对应着2阶马尔可夫模型，以此类推。
 
 \parinterval 那么，如何计算$\textrm{P}(w_m|w_{m-n+1} ... w_{m-1})$呢？有很多种选择，比如：
@@ -736,6 +740,7 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)dx
 \parinterval 极大似然估计方法和前面介绍的统计分词中的方法是一致的，它的核心是使用$n$-gram出现的频度进行参数估计，因此也是自然语言处理中一类经典的$n$-gram方法。基于人工神经网络的方法在近些年也非常受关注，它直接利用多层神经网络对问题的输入$(w_{m-n+1}...w_{m-1})$和输出$\textrm{P}(w_m|w_{m-n+1} ... w_{m-1})$进行建模，而模型的参数通过网络中神经元之间连接的权重进行体现。严格意义上了来说，基于人工神经网络的方法并不算基于$n$-gram的方法，或者说它并没有显性记录$n$-gram的生成概率，也不依赖$n$-gram的频度进行参数估计。为了保证内容的连贯性，本章将仍以传统$n$-gram语言模型为基础进行讨论，基于人工神经网络的方法将会在第五章和第六章进行详细介绍。
 
 \parinterval $n$-gram语言模型的使用非常简单。可以像\ref{sec2:statistical-seg}节中一样，直接用它来对词序列出现的概率进行计算。比如，可以使用一个2-gram语言模型计算一个分词序列的概率：
+
 \begin{eqnarray}
  & &\textrm{P}_{2-gram}{(\textrm{``确实}/\textrm{现在}/\textrm{数据}/\textrm{很}/\textrm{多''})} \nonumber \\
 &= & \textrm{P}(\textrm{``确实''}) \times\textrm{P}(\textrm{``现在''}|\textrm{``确实''})\times\textrm{P}(\textrm{``数据''}|\textrm{``现在''}) \times \nonumber \\