更新 chapter16.tex

Chapter16/chapter16.tex

@@ -585,6 +585,17 @@ Joint training for neural machine translation models with monolingual data
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+\section{无监督机器翻译}
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+\parinterval 低资源机器翻译的一种极端情况是：没有任何可以用于模型训练的双语平行数据。一种思路是借用多语言翻译方面的技术（XXX节），利用基于中介语或者零样本学习的方法构建翻译系统。但是，这类方法仍然需要多个语种的平行数据。对于某一个语言对，在只有源语言和目标语言单语数据的前提下，是否仍然可以训练一个有效的翻译模型呢？我们称这种不需要双语数据的机器翻译方法为{\small\bfnew{无监督机器翻译}}\index{无监督机器翻译}（Un-supervised Machine Translation\index{Un-supervised Machine Translation}）。
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+\parinterval 直接进行无监督机器翻译是困难的。一个简单可行的思路是先把问题进行分解，然后分别解决各个子问题，最后形成完整的解决方案。放到无监督机器翻译里面，可以首先使用无监督方法寻找词与词之间的翻译，然后在这基础上，进一步得到句子到句子的翻译模型。
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