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\node [anchor=south] (label) at ([yshift=0.3em]sw13.north) {\footnotesize{在跨度[{\blue 0},{\blue 13}]上匹配``NP 对 NP VP''}};
\node [anchor=north west,minimum size=1.2em,fill=red!20] (np) at ([yshift=-1.0em,xshift=0.3em]sw41.south west) {};
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\node [anchor=west] (nplabel) at (np.east) {NP(第二个)};
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\chapter{神经机器翻译实战 \ \dash \ 参加一次比赛}
\parinterval 作为机器翻译的前沿方向,神经机器翻译方法是近些年来最受关注的热点。凭借其高品质的译文,在各种机器翻译比赛和产品中随处可见神经机器翻译的身影。第六章已经系统的介绍了神经机器翻译的基础模型,包括:基于循环神经网络的翻译模型、基于Transformer的翻译模型、注意力机制等等。但是,简单使用这些模型和方法显然无法取得最好的结果。实际上,先进的系统往往依赖多种技术的综合运用,是一项庞大的系统工程。
\parinterval 作为机器翻译的前沿方向,神经机器翻译方法是近些年来最受关注的研究热点之一。凭借其高品质的译文,在各种机器翻译比赛和产品中随处可见神经机器翻译的身影。第六章已经系统的介绍了神经机器翻译的基础模型,包括:基于循环神经网络的翻译模型、基于Transformer的翻译模型、注意力机制等等。但是,简单使用这些模型和方法显然无法取得最好的结果。实际上,先进的系统往往依赖多种技术的综合运用,是一项庞大的系统工程。
\parinterval 本章将沿着神经机器翻译框架继续探讨:如何研发性能更为突出的机器翻译系统。这里将介绍若干常用的提升神经机器翻译系统品质和速度的方法。同时,也会讨论一些开放性的前沿课题,旨在使机器翻译的效果达到更加先进的水平。本章的绝大部分内容都经过笔者所在团队的实验,具有实践方面的参考价值。正如本章的副标题一样,我们希望这里所讨论的内容可以帮助读者了解如何开发出一套足以参加高水平机器翻译比赛的系统,为相关研究建立更加科学、合理的基线,同时为机器翻译的应用提供一些具体可落地的思路。
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\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {subsubsection}{剪枝}{157}{section*.150}
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\contentsline {subsubsection}{解码中的栈结构}{158}{section*.152}
\contentsline {subsubsection}{解码中的栈结构}{159}{section*.152}
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\contentsline {section}{\numberline {4.3}基于层次短语的模型}{159}{section.4.3}
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\contentsline {subsection}{\numberline {4.3.1}同步上下文无关文法}{162}{subsection.4.3.1}
\contentsline {subsection}{\numberline {4.3.1}同步上下文无关文法}{163}{subsection.4.3.1}
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\contentsline {subsubsection}{文法定义}{163}{section*.157}
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\contentsline {subsection}{\numberline {4.3.2}层次短语规则抽取}{166}{subsection.4.3.2}
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\contentsline {subsection}{\numberline {4.3.3}翻译模型及特征}{167}{subsection.4.3.3}
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\contentsline {subsection}{\numberline {4.3.4}CYK解码}{168}{subsection.4.3.4}
\contentsline {subsection}{\numberline {4.3.4}CYK解码}{169}{subsection.4.3.4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {4.3.5}立方剪枝}{172}{subsection.4.3.5}
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% CHAPTERS
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\include{Chapter1/chapter1}
\include{Chapter2/chapter2}
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