删除第一章和后续章节重复bib

Chapter1/chapter1.tex

@@ -163,7 +163,7 @@
 
 \parinterval 上世纪70年代中后期，特别是80年代到90年代初，国家之间往来日益密切，而不同语言之间形成的交流障碍愈发严重，传统的人工作业方式已经远远不能满足需求。与此同时，语料库语言学的发展也为机器翻译提供了新的思路。一方面，随着传统纸质文字资料不断电子化，计算机可读的语料越来越多，这使得人们可以用计算机对语言规律进行统计分析。另一方面，随着可用数据越来越多，用数学模型描述这些数据中的规律并进行推理逐渐成为可能。这也衍生出一类数学建模方法\ \dash\ {\small\bfnew{数据驱动}}\index{数据驱动}（Data-Driven）\index{Data-Driven}的方法。同时这类方法也成为了随后出现的统计机器翻译的基础，比如，IBM研究人员提出的基于噪声信道模型的5种统计翻译模型\upcite{brown1990statistical,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}。
 
-\parinterval 基于数据驱动的方法不依赖于人书写的规则，机器翻译的建模、训练和推断都可以自动地从数据中学习。这使得整个机器翻译的范式发生了翻天覆地的变化，比如，日本学者长尾真提出的基于实例的方法\upcite{nagao1984framework,DBLP:conf/coling/SatoN90}和统计机器翻译\upcite{DBLP:journals/coling/BrownCPPJLMR90,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}就是在此期间兴起的。此外，这样的方法使得机器翻译系统的开发代价大大降低。
+\parinterval 基于数据驱动的方法不依赖于人书写的规则，机器翻译的建模、训练和推断都可以自动地从数据中学习。这使得整个机器翻译的范式发生了翻天覆地的变化，比如，日本学者长尾真提出的基于实例的方法\upcite{nagao1984framework,DBLP:conf/coling/SatoN90}和统计机器翻译\upcite{brown1990statistical,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}就是在此期间兴起的。此外，这样的方法使得机器翻译系统的开发代价大大降低。
 
 \parinterval 从上世纪90年代到本世纪初，随着语料库的完善与高性能计算机的发展，统计机器翻译很快成为了当时机器翻译研究与应用的代表性方法。一个标志性的事件是谷歌公司推出了一个在线的免费自动翻译服务，也就是大家熟知的谷歌翻译。这使得机器翻译这种“高大上”的技术快速进入人们的生活，而不再是束之高阁的科研想法。随着机器翻译不断走向实用，机器翻译的应用也越来越多，这反过来促进了机器翻译的研究进程。比如，在2005-2015年间，统计机器翻译这个主题几乎统治了ACL等自然语言处理相关方向顶级会议的论文，可见其在当时的影响力。
 

bibliography.bib

@@ -101,23 +101,6 @@
   year      = {1993}
 }
 
-@article{DBLP:journals/coling/BrownCPPJLMR90,
-  author    = {Peter F. Brown and
-               John Cocke and
-               Stephen Della Pietra and
-               Vincent J. Della Pietra and
-               Frederick Jelinek and
-               John D. Lafferty and
-               Robert L. Mercer and
-               Paul S. Roossin},
-  title     = {A Statistical Approach to Machine Translation},
-  journal   = {Computational Linguistics},
-  volume    = {16},
-  number    = {2},
-  pages     = {79--85},
-  year      = {1990}
-}
-
 @article{nirenburg1989knowledge,
   title={Knowledge-based machine translation},
   author={Nirenburg, Sergei},