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Mengxia

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Chapter17/Figures/figure-layer.tex

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 \draw[->,thick] ([yshift=0.1em]n1.135) .. controls ([xshift=-2em]n1.130) and ([xshift=2em]qw.0) .. ([xshift=0.1em]qw.0);
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 \draw[->,thick] ([yshift=0.1em]n1.120) .. controls ([xshift=-2em,yshift=1em]n1.120) and ([xshift=3em]qs.0) .. ([xshift=0.1em]qs.0);
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-\draw[->,thick] ([yshift=0.1em]n1.90) node[yshift=0.5em,right]{$ {\mathbi{h}}_{\textrm{t}}$}-- ([yshift=-0.1em]sigma.-90);
+\draw[->,thick] ([yshift=0.1em]n1.90) node[yshift=0.5em,right]{$ {\mathbi{h}}_t$}-- ([yshift=-0.1em]sigma.-90);
 \draw[->,thick] ([yshift=0.1em]sigma.90) -- ([yshift=-0.1em]n2.-90);
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-\draw[->,thick] ([yshift=0.1em]n2.90) -- node[right]{$ \widetilde{\mathbi{h}}_{\textrm{t}}$}([yshift=2em]n2.90);
+\draw[->,thick] ([yshift=0.1em]n2.90) -- node[right]{$ \widetilde{\mathbi{h}}_t$}([yshift=2em]n2.90);
 
 
 \draw[decorate,decoration={brace, mirror},gray, thick] ([yshift=-2em]hh.-180) -- node[font=\footnotesize,text=black,below]{前几个句子}([yshift=-2em]box2.0);
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 \draw[decorate,decoration={brace, mirror},gray, thick] ([yshift=-2em]box3.-180) -- node[font=\footnotesize,text=black,below]{当前句子}([yshift=-2em]box3.0);
 \draw[decorate,decoration={brace, mirror},gray, thick] ([yshift=-2em]box3.-180) -- node[font=\footnotesize,text=black,below]{当前句子}([yshift=-2em]box3.0);

Chapter17/chapter17.tex

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 \subsection{篇章级翻译的挑战}
 \subsection{篇章级翻译的挑战}
 
 
-\parinterval “篇章”在这里是指一系列连续的段落或句子所构成的整体，其中各个句子间从形式和内容上都具有一定的连贯性和一致性\upcite{jurafsky2000speech}。这些联系主要体现在衔接以及连贯两个方面。其中衔接体现在显性的语言成分和结构上，包括篇章中句子间的语法和词汇的联系，而连贯体现在各个句子之间的逻辑和语义的联系上。因此，篇章级翻译就是要将这些上下文之间的联系考虑在内，从而生成比句子级翻译更连贯和准确的翻译结果。实例\ref{eg:17-1}就展示了一个使用篇章信息进行机器翻译的实例。
+\parinterval “篇章”在这里是指一系列连续的段落或句子所构成的整体，从形式和内容上，篇章中的各个句子间都具有一定的连贯性和一致性\upcite{jurafsky2000speech}。这些联系主要体现在衔接以及连贯两个方面。其中衔接体现在显性的语言成分和结构上，包括篇章中句子间的语法和词汇的联系，而连贯体现在各个句子之间的逻辑和语义的联系上。因此，篇章级翻译就是要将这些上下文之间的联系考虑在内，从而生成比句子级翻译更连贯和准确的翻译结果。实例\ref{eg:17-1}就展示了一个使用篇章信息进行机器翻译的实例。
 
 
 \begin{example}
 \begin{example}
 上下文句子：我/上周/针对/这个/问题/做出/解释/并/咨询/了/他的/意见/。
 上下文句子：我/上周/针对/这个/问题/做出/解释/并/咨询/了/他的/意见/。
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 \parinterval 正是这种上下文现象的多样性，使评价篇章级翻译模型的性能变得相对困难。目前篇章级机器翻译主要针对一些常见的上下文现象进行优化，比如代词翻译、省略、连接和词汇衔接等，而{\chapterfour}介绍的BLEU等通用自动评价指标通常对这些上下文依赖现象不敏感，因此篇章级翻译需要采用一些专用方法来对这些具体现象进行评价。
 \parinterval 正是这种上下文现象的多样性，使评价篇章级翻译模型的性能变得相对困难。目前篇章级机器翻译主要针对一些常见的上下文现象进行优化，比如代词翻译、省略、连接和词汇衔接等，而{\chapterfour}介绍的BLEU等通用自动评价指标通常对这些上下文依赖现象不敏感，因此篇章级翻译需要采用一些专用方法来对这些具体现象进行评价。
 
 
-\parinterval 在统计机器翻译时代就已经有大量的研究工作专注于篇章信息的建模，这些工作大多针对某一具体的上下文现象，比如，篇章结构\upcite{DBLP:conf/anlp/MarcuCW00,foster2010translating,DBLP:conf/eacl/LouisW14}、代词回指\upcite{DBLP:conf/iwslt/HardmeierF10,DBLP:conf/wmt/NagardK10,DBLP:conf/eamt/LuongP16,}、词汇衔接\upcite{tiedemann2010context,DBLP:conf/emnlp/GongZZ11,DBLP:conf/ijcai/XiongBZLL13,xiao2011document}和篇章连接词\upcite{DBLP:conf/sigdial/MeyerPZC11,DBLP:conf/hytra/MeyerP12,}等。区别于篇章级统计机器翻译，篇章级神经机器翻译不需要针对某一具体的上下文现象构造相应的特征，而是通过翻译模型从上下文句子中抽取并融合上下文信息。通常情况下，篇章级机器翻译可以采用局部建模的手段将前一句或者周围几句作为上下文送入模型。针对需要长距离上下文的情况，也可以使用全局建模的手段直接从篇章的所有句子中提取上下文信息。近几年多数研究工作都在探索更有效的局部建模或全局建模方法，主要包括改进输入\upcite{DBLP:conf/discomt/TiedemannS17,DBLP:conf/naacl/BawdenSBH18,DBLP:conf/wmt/GonzalesMS17,DBLP:journals/corr/abs-1910-07481}、多编码器结构\upcite{DBLP:journals/corr/JeanLFC17,DBLP:journals/corr/abs-1805-10163,DBLP:conf/emnlp/ZhangLSZXZL18}、层次结构\upcite{DBLP:conf/naacl/MarufMH19,DBLP:conf/acl/HaffariM18,DBLP:conf/emnlp/YangZMGFZ19,DBLP:conf/ijcai/ZhengYHCB20}以及基于缓存的方法\upcite{DBLP:conf/coling/KuangXLZ18,DBLP:journals/tacl/TuLSZ18}等。
+\parinterval 在统计机器翻译时代就已经有大量的研究工作专注于篇章信息的建模，这些工作大多针对某一具体的上下文现象，比如，篇章结构\upcite{DBLP:conf/anlp/MarcuCW00,foster2010translating,DBLP:conf/eacl/LouisW14}、代词回指\upcite{DBLP:conf/iwslt/HardmeierF10,DBLP:conf/wmt/NagardK10,DBLP:conf/eamt/LuongP16,}、词汇衔接\upcite{tiedemann2010context,DBLP:conf/emnlp/GongZZ11,DBLP:conf/ijcai/XiongBZLL13,xiao2011document}和篇章连接词\upcite{DBLP:conf/sigdial/MeyerPZC11,DBLP:conf/hytra/MeyerP12,}等。区别于篇章级统计机器翻译，篇章级神经机器翻译不需要针对某一具体的上下文现象构造相应的特征，而是通过翻译模型从上下文句子中抽取并融合上下文信息。通常情况下，篇章级机器翻译可以采用局部建模的手段将前一句或者周围几句作为上下文送入模型。如果篇章翻译中需要利用长距离的上下文信息，也可以使用全局建模的手段直接从篇章的所有句子中提取上下文信息。近几年多数研究工作都在探索更有效的局部建模或全局建模方法，主要包括改进输入\upcite{DBLP:conf/discomt/TiedemannS17,DBLP:conf/naacl/BawdenSBH18,DBLP:conf/wmt/GonzalesMS17,DBLP:journals/corr/abs-1910-07481}、多编码器结构\upcite{DBLP:journals/corr/JeanLFC17,DBLP:journals/corr/abs-1805-10163,DBLP:conf/emnlp/ZhangLSZXZL18}、层次结构\upcite{DBLP:conf/naacl/MarufMH19,DBLP:conf/acl/HaffariM18,DBLP:conf/emnlp/YangZMGFZ19,DBLP:conf/ijcai/ZhengYHCB20}以及基于缓存的方法\upcite{DBLP:conf/coling/KuangXLZ18,DBLP:journals/tacl/TuLSZ18}等。
 
 
 \parinterval 此外，篇章级机器翻译面临的另外一个挑战是数据稀缺。篇章级机器翻译所需要的双语数据需要保留篇章边界，数量相比于句子级双语数据要少很多。除了在之前提到的端到端方法中采用预训练或者参数共享的手段（见{\chaptersixteen}），也可以采用新的建模手段来缓解数据稀缺问题。这类方法通常将篇章级翻译流程进行分离：先训练一个句子级的翻译模型，再通过一些额外的模块来引入上下文信息。比如，在句子级翻译模型的推断过程中，通过在目标端结合篇章级语言模型引入上下文信息\upcite{DBLP:conf/discomt/GarciaCE19,DBLP:journals/tacl/YuSSLKBD20,DBLP:journals/corr/abs-2010-12827}，或者基于句子级的翻译结果，使用两阶段解码等手段引入上下文信息，进而对句子级翻译结果进行修正\upcite{DBLP:conf/aaai/XiongH0W19,DBLP:conf/acl/VoitaST19,DBLP:conf/emnlp/VoitaST19}。
 \parinterval 此外，篇章级机器翻译面临的另外一个挑战是数据稀缺。篇章级机器翻译所需要的双语数据需要保留篇章边界，数量相比于句子级双语数据要少很多。除了在之前提到的端到端方法中采用预训练或者参数共享的手段（见{\chaptersixteen}），也可以采用新的建模手段来缓解数据稀缺问题。这类方法通常将篇章级翻译流程进行分离：先训练一个句子级的翻译模型，再通过一些额外的模块来引入上下文信息。比如，在句子级翻译模型的推断过程中，通过在目标端结合篇章级语言模型引入上下文信息\upcite{DBLP:conf/discomt/GarciaCE19,DBLP:journals/tacl/YuSSLKBD20,DBLP:journals/corr/abs-2010-12827}，或者基于句子级的翻译结果，使用两阶段解码等手段引入上下文信息，进而对句子级翻译结果进行修正\upcite{DBLP:conf/aaai/XiongH0W19,DBLP:conf/acl/VoitaST19,DBLP:conf/emnlp/VoitaST19}。
 
 
@@ -465,7 +465,7 @@
 
 
 \parinterval BLEU等自动评价指标能够在一定程度上反映译文的整体质量，但是并不能有效地评估篇章级翻译模型的性能。这是由于很多标准测试集中需要篇章上下文的情况相对较少。而且，$n$-gram的匹配很难检测到一些具体的语言现象，这使得研究人员很难通过BLEU得分来判断篇章级翻译模型的效果。
 \parinterval BLEU等自动评价指标能够在一定程度上反映译文的整体质量，但是并不能有效地评估篇章级翻译模型的性能。这是由于很多标准测试集中需要篇章上下文的情况相对较少。而且，$n$-gram的匹配很难检测到一些具体的语言现象，这使得研究人员很难通过BLEU得分来判断篇章级翻译模型的效果。
 
 
-\parinterval 为此，研究人员总结了机器翻译任务中存在的上下文现象，并基于此设计了相应的自动评价指标。比如针对篇章中代词的翻译问题，首先借助词对齐工具确定源语言中的代词在译文和参考答案中的对应位置，然后通过计算译文中代词的准确率和召回率等指标对代词翻译质量进行评价\upcite{DBLP:conf/iwslt/HardmeierF10,DBLP:conf/discomt/WerlenP17}。针对篇章中的词汇衔接，使用{\small\sffamily\bfseries{词汇链}}\index{词汇链}（Lexical Chain\index{Lexical Chain}）\footnote{词汇链指篇章中语义相关的词所构成的序列。}等来获取能够反映词汇衔接质量的分数，然后通过加权的方式与常规的BLEU或METEOR等指标结合在一起\upcite{DBLP:conf/emnlp/WongK12,DBLP:conf/discomt/GongZZ15}。针对篇章中的连接词，使用候选词典和词对齐工具对源文中连接词的正确翻译结果进行计数，计算其准确率\upcite{DBLP:conf/cicling/HajlaouiP13}。
+\parinterval 为此，研究人员总结了机器翻译任务中存在的上下文现象，并基于此设计了相应的自动评价指标。比如针对篇章中代词的翻译问题，首先借助词对齐工具确定源语言中的代词在译文和参考答案中的对应位置，然后通过计算译文中代词的准确率和召回率等指标对代词翻译质量进行评价\upcite{DBLP:conf/iwslt/HardmeierF10,DBLP:conf/discomt/WerlenP17}。针对篇章中的词汇衔接，使用{\small\sffamily\bfseries{词汇链}}\index{词汇链}（Lexical Chain\index{Lexical Chain}）\footnote{词汇链指篇章中语义相关的词所构成的序列。}来获取能够反映词汇衔接质量的分数，然后通过加权的方式与常规的BLEU或METEOR等指标结合在一起\upcite{DBLP:conf/emnlp/WongK12,DBLP:conf/discomt/GongZZ15}。针对篇章中的连接词，使用候选词典和词对齐工具对源文中连接词的正确翻译结果进行计数，计算其准确率\upcite{DBLP:conf/cicling/HajlaouiP13}。
 
 
 \parinterval 除了直接对译文打分，也有一些工作针对特有的上下文现象手工构造了相应的测试套件用于评价翻译质量。测试套件中每一个测试样例都包含一个正确翻译的结果，以及多个错误结果，一个理想的翻译模型应该对正确的翻译结果评价最高，排名在所有错误结果之上,此时就可以根据模型是否能挑选出正确翻译结果来评估其性能。这种方法可以很好地衡量翻译模型在某一特定上下文现象上的处理能力，比如词义消歧\upcite{DBLP:conf/wmt/RiosMS18}、代词翻译\upcite{DBLP:conf/naacl/BawdenSBH18,DBLP:conf/wmt/MullerRVS18}和一些衔接问题\upcite{DBLP:conf/acl/VoitaST19}等。但是该方法也存在使用范围受限于测试集的语种和规模的缺点，因此扩展性较差。
 \parinterval 除了直接对译文打分，也有一些工作针对特有的上下文现象手工构造了相应的测试套件用于评价翻译质量。测试套件中每一个测试样例都包含一个正确翻译的结果，以及多个错误结果，一个理想的翻译模型应该对正确的翻译结果评价最高，排名在所有错误结果之上,此时就可以根据模型是否能挑选出正确翻译结果来评估其性能。这种方法可以很好地衡量翻译模型在某一特定上下文现象上的处理能力，比如词义消歧\upcite{DBLP:conf/wmt/RiosMS18}、代词翻译\upcite{DBLP:conf/naacl/BawdenSBH18,DBLP:conf/wmt/MullerRVS18}和一些衔接问题\upcite{DBLP:conf/acl/VoitaST19}等。但是该方法也存在使用范围受限于测试集的语种和规模的缺点，因此扩展性较差。
 
 
@@ -484,7 +484,7 @@
 \end{eqnarray}
 \end{eqnarray}
 其中，$\seq{X}$和$\seq{Y}$分别为源语言篇章和目标语言篇章，$X_i$和$Y_i$分别为源语言篇章和目标语言篇章中的第$i$个句子，$T$表示篇章中句子的数目。为了简化问题，这里假设源语言和目标语言具有相同的句子数目$T$，而且两个篇章间句子是顺序对应的。$D_i$表示翻译第$i$个句子时所对应的上下文句子集合，理想情况下，$D_i$中包含源语言篇章和目标语言篇章中所有除第$i$句之外的句子，但实践中通常仅使用其中的部分句子作为上下文。
 其中，$\seq{X}$和$\seq{Y}$分别为源语言篇章和目标语言篇章，$X_i$和$Y_i$分别为源语言篇章和目标语言篇章中的第$i$个句子，$T$表示篇章中句子的数目。为了简化问题，这里假设源语言和目标语言具有相同的句子数目$T$，而且两个篇章间句子是顺序对应的。$D_i$表示翻译第$i$个句子时所对应的上下文句子集合，理想情况下，$D_i$中包含源语言篇章和目标语言篇章中所有除第$i$句之外的句子，但实践中通常仅使用其中的部分句子作为上下文。
 
 
-\parinterval 上下文范围的选取是篇章级神经机器翻译需要着重考虑的问题，比如上下文句子的多少\upcite{agrawal2018contextual,Werlen2018DocumentLevelNM,DBLP:conf/naacl/MarufMH19}，是否考虑目标端上下文句子\upcite{DBLP:conf/discomt/TiedemannS17,agrawal2018contextual}等。此外，不同的上下文范围也对应着不同的建模方法，接下来将对一些典型的方法进行介绍，包括改进输入\upcite{DBLP:conf/discomt/TiedemannS17,DBLP:conf/naacl/BawdenSBH18,DBLP:conf/wmt/GonzalesMS17,DBLP:journals/corr/abs-1910-07481}、多编码器模型\upcite{DBLP:journals/corr/JeanLFC17,DBLP:journals/corr/abs-1805-10163,DBLP:conf/emnlp/ZhangLSZXZL18}、层次结构模型\upcite{DBLP:conf/emnlp/WangTWL17,DBLP:conf/emnlp/TanZXZ19,Werlen2018DocumentLevelNM}以及基于缓存的方法\upcite{DBLP:conf/coling/KuangXLZ18,DBLP:journals/tacl/TuLSZ18}。
+\parinterval 上下文范围的选取是篇章级神经机器翻译需要着重考虑的问题，比如上下文句子的多少\upcite{agrawal2018contextual,Werlen2018DocumentLevelNM,DBLP:conf/naacl/MarufMH19}，是否考虑目标端上下文句子\upcite{DBLP:conf/discomt/TiedemannS17,agrawal2018contextual}等。此外，不同的上下文范围也对应着不同的建模方法，接下来将对一些典型的方法进行介绍，包括改进输入形式\upcite{DBLP:conf/discomt/TiedemannS17,DBLP:conf/naacl/BawdenSBH18,DBLP:conf/wmt/GonzalesMS17,DBLP:journals/corr/abs-1910-07481}、多编码器结构\upcite{DBLP:journals/corr/JeanLFC17,DBLP:journals/corr/abs-1805-10163,DBLP:conf/emnlp/ZhangLSZXZL18}、层次结构模型\upcite{DBLP:conf/emnlp/WangTWL17,DBLP:conf/emnlp/TanZXZ19,Werlen2018DocumentLevelNM}以及基于缓存的方法\upcite{DBLP:conf/coling/KuangXLZ18,DBLP:journals/tacl/TuLSZ18}。
 
 
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 \subsubsection{1. 输入形式}
 \subsubsection{1. 输入形式}
 
 
-\parinterval 一种简单的方法是直接复用传统的序列到序列模型，将篇章中待翻译句子与其上下文句子拼接后作为模型输入。如实例\ref{eg:17-3-1}所示，这种做法不需要改动模型结构，操作简单，适用于大多数神经机器翻译系统\upcite{DBLP:conf/discomt/TiedemannS17,agrawal2018contextual,DBLP:conf/discomt/ScherrerTL19}。但是由于过长的序列会导致模型难以训练，通常只会选取局部的上下文句子进行拼接，比如只拼接源语言端前一句或者周围几句\upcite{DBLP:conf/discomt/TiedemannS17}。此外，也可以引入目标语言端的上下文\upcite{DBLP:conf/naacl/BawdenSBH18,agrawal2018contextual,DBLP:conf/discomt/ScherrerTL19}，在解码时拼接目标语言端上下文和当前句同样会带来一定的性能提升。但是过大的窗口会造成推断速度的下降\upcite{agrawal2018contextual}，因此通常只考虑前一个目标语言句子。
+\parinterval 一种简单的方法是直接复用传统的序列到序列模型，将篇章中待翻译句子与其上下文句子拼接后作为模型输入。如实例\ref{eg:17-3-1}所示，这种做法不需要改动模型结构，操作简单，适用于大多数神经机器翻译系统\upcite{DBLP:conf/discomt/TiedemannS17,agrawal2018contextual,DBLP:conf/discomt/ScherrerTL19}。但是由于过长的序列会导致模型难以训练，通常只会选取局部的上下文句子进行拼接，比如只拼接源语言端前一句或者周围几句\upcite{DBLP:conf/discomt/TiedemannS17}。此外，也可以引入目标语言端的上下文\upcite{DBLP:conf/naacl/BawdenSBH18,agrawal2018contextual,DBLP:conf/discomt/ScherrerTL19}，在解码时，将目标语言端的当前句与上下文拼接在一起，同样会带来一定的性能提升。但是过大的窗口会造成推断速度的下降\upcite{agrawal2018contextual}，因此通常只考虑前一个目标语言句子。
 
 
 \begin{example}
 \begin{example}
 传统模型训练输入：
 传统模型训练输入：
@@ -527,7 +527,7 @@
 \end{eqnarray}
 \end{eqnarray}
 其中，$\mathbi{h}$为Query（查询），$\mathbi{h}^{\textrm {pre}}$为Key（键）和Value（值）。然后通过门控机制将待翻译句子中每个位置的编码表示和该位置对应的上下文信息进行融合，具体方式如下：
 其中，$\mathbi{h}$为Query（查询），$\mathbi{h}^{\textrm {pre}}$为Key（键）和Value（值）。然后通过门控机制将待翻译句子中每个位置的编码表示和该位置对应的上下文信息进行融合，具体方式如下：
 \begin{eqnarray}
 \begin{eqnarray}
-\lambda_{t}&=&\sigma(\mathbi{W}_{\lambda}[\mathbi{h}_{t};\mathbi{d}_{t}]+\mathbi{b}_{\lambda})
+\lambda_{t}&=&\sigma([\mathbi{h}_{t};\mathbi{d}_{t}]\mathbi{W}_{\lambda}+\mathbi{b}_{\lambda})
 \label{eq:17-3-5}\\
 \label{eq:17-3-5}\\
 \widetilde{\mathbi{h}_{t}}&=&\lambda_{t}\mathbi{h}_{t}+(1-\lambda_{t})\mathbi{d}_{t}
 \widetilde{\mathbi{h}_{t}}&=&\lambda_{t}\mathbi{h}_{t}+(1-\lambda_{t})\mathbi{d}_{t}
 \label{eq:17-3-4}
 \label{eq:17-3-4}
@@ -568,9 +568,9 @@
 \parinterval 为了增强模型的表示能力，层次注意力中并未直接使用当前句子第$t$个位置的编码表示$\mathbi{h}_{t}$作为注意力操作的Query（查询），而是通过两个线性变换分别获取词级注意力和句子级注意力的查询$\mathbi{q}_{w}$ 和$\mathbi{q}_{s}$，定义如公式\eqref{eq:17-3-6}\eqref{eq:17-3-8}，其中${\mathbi W}_w$、${\mathbi W}_s$、${\mathbi b}_w$、${\mathbi b}_s$分别是两个线性变换的权重和偏置。
 \parinterval 为了增强模型的表示能力，层次注意力中并未直接使用当前句子第$t$个位置的编码表示$\mathbi{h}_{t}$作为注意力操作的Query（查询），而是通过两个线性变换分别获取词级注意力和句子级注意力的查询$\mathbi{q}_{w}$ 和$\mathbi{q}_{s}$，定义如公式\eqref{eq:17-3-6}\eqref{eq:17-3-8}，其中${\mathbi W}_w$、${\mathbi W}_s$、${\mathbi b}_w$、${\mathbi b}_s$分别是两个线性变换的权重和偏置。
 
 
 \begin{eqnarray}
 \begin{eqnarray}
-\mathbi{q}_{w}&=&{\mathbi W}_w \mathbi{h}_t+{\mathbi b}_w
+\mathbi{q}_{w}&=&\mathbi{h}_t{\mathbi W}_w +{\mathbi b}_w
 \label{eq:17-3-6}\\
 \label{eq:17-3-6}\\
-\mathbi{q}_{s}&=&{\mathbi W}_s \mathbi{h}_t+{\mathbi b}_s
+\mathbi{q}_{s}&=&\mathbi{h}_t{\mathbi W}_s +{\mathbi b}_s
 \label{eq:17-3-8}
 \label{eq:17-3-8}
 \end{eqnarray}
 \end{eqnarray}
 
 
@@ -586,7 +586,7 @@
 
 
 \noindent 其中，$\textrm{WordAttention}(\cdot)$和$\textrm{SentAttention}(\cdot)$都是标准的自注意力模型。在得到最终的上下文信息$\mathbi{d}$后，模型同样采用门控机制（如公式\eqref{eq:17-3-4} 和公式\eqref{eq:17-3-5}）与$\mathbi{h}$进行融合来得到一个上下文相关的当前句子表示$\widetilde{\mathbi{h}}$。
 \noindent 其中，$\textrm{WordAttention}(\cdot)$和$\textrm{SentAttention}(\cdot)$都是标准的自注意力模型。在得到最终的上下文信息$\mathbi{d}$后，模型同样采用门控机制（如公式\eqref{eq:17-3-4} 和公式\eqref{eq:17-3-5}）与$\mathbi{h}$进行融合来得到一个上下文相关的当前句子表示$\widetilde{\mathbi{h}}$。
 
 
-\parinterval 通过层次注意力，模型可以在词级和句子级两个维度从多个句子中提取更充分的上下文信息，除了用于编码器，也可以用于解码器来获取目标语言的上下文信息。基于层次注意力，为了进一步编码整个篇章的上下文信息，研究人员提出选择性注意力来对篇章中整体上下文进行有选择的信息提取\upcite{DBLP:conf/naacl/MarufMH19}。此外，也有研究人员使用循环神经网络\upcite{DBLP:conf/emnlp/WangTWL17}、 记忆网络\upcite{DBLP:conf/acl/HaffariM18}、胶囊网络\upcite{DBLP:conf/emnlp/YangZMGFZ19}和片段级相对注意力\upcite{DBLP:conf/ijcai/ZhengYHCB20}等结构来对多个上下文句子进行上下文信息提取。
+\parinterval 通过层次注意力，模型可以在词级和句子级两个维度从多个句子中提取更充分的上下文信息，除了使用编码器，也可以使用解码器来获取目标语言的上下文信息。为了进一步编码整个篇章的上下文信息，研究人员提出选择性注意力来对篇章的整体上下文有选择地进行信息提取\upcite{DBLP:conf/naacl/MarufMH19}。此外，也有研究人员使用循环神经网络\upcite{DBLP:conf/emnlp/WangTWL17}、 记忆网络\upcite{DBLP:conf/acl/HaffariM18}、胶囊网络\upcite{DBLP:conf/emnlp/YangZMGFZ19}和片段级相对注意力\upcite{DBLP:conf/ijcai/ZhengYHCB20}等结构来对多个上下文句子进行上下文信息提取。
 
 
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 \sectionnewpage
 \sectionnewpage
 \section{小结及拓展阅读}
 \section{小结及拓展阅读}
 
 
-\parinterval 使用更多的上下文进行机器翻译建模是极具潜力的研究方向，包括多模态翻译在内的多个领域也非常活跃。有许多问题值得进一步思考与讨论：
+\parinterval 使用更多的上下文进行机器翻译建模是极具潜力的研究方向，在包括多模态翻译在内的多个领域中也非常活跃。有许多问题值得进一步思考与讨论：
 
 
 \begin{itemize}
 \begin{itemize}
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