10

Chapter10/chapter10.tex

@@ -119,7 +119,7 @@
 \vspace{-0.3em}
 \vspace{-0.3em}
 \parinterval  可以明显地看到译文2更加通顺，意思的表达更加准确，翻译质量明显高于译文1。这个例子基本反应出统计机器翻译和神经机器翻译的差异性。当然，这里并不是要讨论统计机器翻译和神经机器翻译孰优孰劣。但是，很多场景中发现神经机器翻译系统可以生成非常流畅的译文，易于人工阅读和修改。
 \parinterval  可以明显地看到译文2更加通顺，意思的表达更加准确，翻译质量明显高于译文1。这个例子基本反应出统计机器翻译和神经机器翻译的差异性。当然，这里并不是要讨论统计机器翻译和神经机器翻译孰优孰劣。但是，很多场景中发现神经机器翻译系统可以生成非常流畅的译文，易于人工阅读和修改。
 
 
-\parinterval  在很多量化的评价中也可以看到神经机器翻译的优势。回忆一下第四章提到的机器翻译质量的自动评估指标中，使用最广泛的一种指标是BLEU。在2010年前，在由美国国家标准和科技机构（NIST）举办的汉英机器翻译评测中（比如汉英MT08数据集），30\%以上的BLEU值对于基于统计方法的翻译系统来说就已经是当时最顶尖的结果了。而现在的神经机器翻译系统，则可以轻松的将BLEU提高至45\%以上。
+\parinterval  在很多量化的评价中也可以看到神经机器翻译的优势。回忆一下{\chapterfour}提到的机器翻译质量的自动评估指标中，使用最广泛的一种指标是BLEU。在2010年前，在由美国国家标准和科技机构（NIST）举办的汉英机器翻译评测中（比如汉英MT08数据集），30\%以上的BLEU值对于基于统计方法的翻译系统来说就已经是当时最顶尖的结果了。而现在的神经机器翻译系统，则可以轻松的将BLEU提高至45\%以上。
 
 
 %----------------------------------------------
 %----------------------------------------------
 \begin{figure}[htp]
 \begin{figure}[htp]