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...@@ -382,7 +382,7 @@ y&=&\beta_0 y_{\pi_1} \beta_1 y_{\pi_2} ... \beta_{m-1} y_{\pi_m} \beta_m ...@@ -382,7 +382,7 @@ y&=&\beta_0 y_{\pi_1} \beta_1 y_{\pi_2} ... \beta_{m-1} y_{\pi_m} \beta_m
\subsection{翻译特征} \subsection{翻译特征}
\parinterval 在层次短语模型中,每个翻译推导都有一个模型得分$\textrm{score}(d,\seq{s},\seq{t})$$\textrm{score}(d,\seq{s},\seq{t})$是若干特征的线性加权之和:$\textrm{score}(d,\seq{t},\seq{s})=\sum_{i=1}^M\lambda_i\cdot h_i (d,\seq{t},\seq{s})$,其中$\lambda_i$是特征权重,$h_i (d,\seq{t},\seq{s})$是特征函数。层次短语模型的特征包括与规则相关的特征和语言模型特征,如下: \parinterval 在层次短语模型中,每个翻译推导都有一个模型得分$\textrm{score}(d,\seq{t},\seq{s})$$\textrm{score}(d,\seq{t},\seq{s})$是若干特征的线性加权之和:$\textrm{score}(d,\seq{t},\seq{s})=\sum_{i=1}^M\lambda_i\cdot h_i (d,\seq{t},\seq{s})$,其中$\lambda_i$是特征权重,$h_i (d,\seq{t},\seq{s})$是特征函数。层次短语模型的特征包括与规则相关的特征和语言模型特征,如下:
\parinterval 对于每一条翻译规则LHS$\to \langle \alpha, \beta ,\sim \rangle$,有: \parinterval 对于每一条翻译规则LHS$\to \langle \alpha, \beta ,\sim \rangle$,有:
...@@ -438,7 +438,7 @@ h_i (d,\seq{t},\seq{s})=\sum_{r \in d}h_i (r) ...@@ -438,7 +438,7 @@ h_i (d,\seq{t},\seq{s})=\sum_{r \in d}h_i (r)
\parinterval 层次短语模型解码的目标是找到模型得分最高的推导,即: \parinterval 层次短语模型解码的目标是找到模型得分最高的推导,即:
\begin{eqnarray} \begin{eqnarray}
\hat{d} = \argmax_{d}\ \textrm{score}(d,\seq{s},\seq{t}) \hat{d} = \argmax_{d}\ \textrm{score}(d,\seq{t},\seq{s})
\label{eq:8-7} \label{eq:8-7}
\end{eqnarray} \end{eqnarray}
......
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