更新 chapter16.tex

Chapter16/chapter16.tex

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 %    NEW SECTION 16.2
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 \section{双向翻译模型}
 
 \parinterval 在机器翻译任务中，对于给定的双语数据，可以同时学习源语言到目标语言和目标语言到源语言的翻译模型，因此机器翻译可被视为一种双向任务。那么，两个方向的翻译模型能否联合起来，相辅相成呢？下面将从双向训练和对偶学习两方面对双向翻译模型进行介绍。这些方法被大量使用在低资源翻译系统中，比如，可以用双向翻译模型反复迭代构造伪数据。
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 \section{多语言翻译模型}\label{multilingual-translation-model}
 
 \parinterval 低资源机器翻译面临的主要挑战是缺乏大规模高质量的双语数据。这个问题往往伴随着多语言的翻译任务\upcite{dabre2020survey}。也就是，要同时开发多个不同语言之间的机器翻译系统，其中少部分语言是富资源语言，而其它语言是低资源语言。针对低资源语言双语数据稀少或者缺失的情况，一种常见的思路是利用富资源语言的数据或者系统帮助低资源机器翻译系统。这也构成了多语言翻译的思想，并延伸出大量的研究工作，其中有三个典型研究方向：基于枢轴语言的方法\upcite{DBLP:journals/mt/WuW07}、 基于知识蒸馏的方法\upcite{DBLP:journals/corr/ChenLCL17}、基于迁移学习的方法\upcite{DBLP:conf/emnlp/KimPPKN19,DBLP:journals/tacl/JohnsonSLKWCTVW17}，下面进行介绍。
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 %    NEW SECTION 16.4
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 \section{无监督机器翻译}
 \label{sec:unsupervised-nmt}
 
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 %    NEW SECTION 16.5
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 \section{领域适应}
 
 \parinterval 机器翻译常常面临训练时与应用时所处领域不一致的问题，比如，将一个在新闻类数据上训练的翻译系统应用在医学文献翻译任务上。不同领域的句子通常存在着很大的区别，比如，日常用语的结构较为简单，而在化学领域的学术论文中，单词和句子结构较为复杂。此外，不同领域之间存在着较为严重的一词多义问题，即同一个词在不同领域中经常会有不同的含义。实例\ref{eg:16-1}展示了英语单词pitch在不同领域的不同词义。
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 \section{小结及拓展阅读}
 
 低资源机器翻译是机器翻译大规模应用所面临的挑战之一，因此也备受关注。一方面，小样本学习技术的发展，使得研究人员可以有更多的手段对问题求解；另一方面，从多语言之间的联系出发，也可以进一步挖掘不同语言背后的知识，并应用于低资源机器翻译任务。本章从多个方面介绍了低资源机器翻译方法，并结合多语言、零资源翻译等问题给出了不同场景下解决问题的思路。除此之外，还有几方面工作值得进一步关注：