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Chapter3/chapter3.tex

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 \section{中文分词}
 
 \parinterval 对于机器翻译系统而言，输入的是已经切分好的单词序列，而不是原始的字符串（图\ref{fig:3.2-1}）。比如，对于一个中文句子，单词之间是没有间隔的，因此需要把一个个的单词切分出来，这样机器翻译系统可以区分不同的翻译单元。甚至，可以对语言学上的单词进行进一步切分，得到词片段序列（比如：中国人$\to$中国/人）。广义上，可以把上述过程看作是一种分词过程，即：将一个输入的自然语言字符串切割成单元序列，每个{\small\sffamily\bfseries{单元}}\index{单元}（Token）\index{Token}都对应可以处理的最小单位。
@@ -224,7 +224,7 @@ $计算这种切分的概率值。
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 \section{命名实体识别}
 
 \parinterval 在人类使用语言的过程中，单词往往不是独立出现的。很多时候，多个单词会组合成一个更大的单元来表达特定的意思。其中，最典型的代表是{\small\sffamily\bfseries{命名实体}}\index{命名实体}（Named Entity）\index{Named Entity}。通常，命名实体是指名词性的专用短语，例如公司名称、品牌名称、产品名称等专有名词和行业术语。准确地识别出这些命名实体，是提高机器翻译质量的关键。比如，在翻译技术文献时，往往需要对术语进行识别并进行准确翻译，因此引入{\small\sffamily\bfseries{命名实体识别}}\index{命名实体识别}（Named Entity Recognition）\index{Named Entity Recognition} 可以帮助系统对特定术语进行更加细致的处理。
@@ -555,7 +555,7 @@ Z(\seq{x})&=&\sum_{\seq{y}}\exp(\sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^k\lambda_{j}F_{j}(y_{i-1}
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 \section{句法分析}
 
 \parinterval 前面已经介绍了什么叫做“词”以及如何对分词问题进行统计建模。同时，也介绍了如何对多个单词构成的命名实体进行识别。无论是分词还是命名实体识别都是句子浅层信息的一种表示。对于一个自然语言句子来说，它更深层次的结构信息可以通过更完整的句法结构来描述，而句法信息也是机器翻译和自然语言处理其他任务中常用的知识之一。