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Chapter8/chapter8.tex

@@ -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}
 
-\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：
 
@@ -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：
 \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}
 \end{eqnarray}