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Caorunzhe

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Chapter5/chapter5.tex

@@ -37,7 +37,7 @@ IBM模型由Peter F. Brown等人于上世纪九十年代初提出\cite{DBLP:jour
 
 \parinterval 在翻译任务中，我们希望得到一个源语言到目标语言的翻译。对于人类来说这个问题很简单，但是让计算机做这样的工作却很困难。这里面临的第一个问题是：如何对翻译进行建模？从计算机的角度来看，这就需要把自然语言的翻译问题转换为计算机可计算的问题。
 
-\parinterval 那么，基于单词的统计机器翻译模型又是如何描述翻译问题的呢？Peter F. Brown等人提出了一个观点\cite{Peter1993The}：在翻译一个句子时，可以把其中的每个单词翻译成对应的目标语言单词，然后调整这些目标语言单词的顺序，最后得到整个句子的翻译结果，而这个过程可以用统计模型来描述。尽管在人看来使用两个语言单词之间的对应进行翻译是很自然的事，但是对于计算机来说可是向前迈出了一大步。
+\parinterval 那么，基于单词的统计机器翻译模型又是如何描述翻译问题的呢？Peter F. Brown等人提出了一个观点\cite{DBLP:journals/coling/BrownPPM94}：在翻译一个句子时，可以把其中的每个单词翻译成对应的目标语言单词，然后调整这些目标语言单词的顺序，最后得到整个句子的翻译结果，而这个过程可以用统计模型来描述。尽管在人看来使用两个语言单词之间的对应进行翻译是很自然的事，但是对于计算机来说可是向前迈出了一大步。
 
 \parinterval 先来看一个例子。图 \ref{fig:5-1}展示了一个汉语翻译到英语的例子。首先，可以把源语言句子中的单词``我''、``对''、``你''、``感到''和``满意''分别翻译为``I''、``with''、``you''、``am''\ 和``satisfied''，然后调整单词的顺序，比如，``am''放在译文的第2个位置，``you''应该放在最后的位置等等，最后得到译文``I am satisfied with you''。
 
@@ -529,7 +529,7 @@ g(\vectorn{s},\vectorn{t}) \equiv \prod_{j,i \in \widehat{A}}{\funp{P}(s_j,t_i)}
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 \vspace{-0.5em}
-\parinterval IBM模型也是建立在如上统计模型之上。具体来说，IBM模型的基础是{\small\sffamily\bfseries{噪声信道模型}}\index{噪声信道模型}（Noise Channel Model）\index{Noise Channel Model}，它是由Shannon在上世纪40年代末提出来的\cite{shannon1949communication}，并于上世纪80年代应用在语言识别领域，后来又被Brown等人用于统计机器翻译中\cite{brown1990statistical,Peter1993The}。
+\parinterval IBM模型也是建立在如上统计模型之上。具体来说，IBM模型的基础是{\small\sffamily\bfseries{噪声信道模型}}\index{噪声信道模型}（Noise Channel Model）\index{Noise Channel Model}，它是由Shannon在上世纪40年代末提出来的\cite{shannon1949communication}，并于上世纪80年代应用在语言识别领域，后来又被Brown等人用于统计机器翻译中\cite{brown1990statistical,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}。
 
 \parinterval 在噪声信道模型中，源语言句子$\vectorn{s}$（信宿）被看作是由目标语言句子$\vectorn{t}$（信源）经过一个有噪声的信道得到的。如果知道了$\vectorn{s}$和信道的性质，可以通过$\funp{P}(\vectorn{t}|\vectorn{s})$得到信源的信息，这个过程如图\ref{fig:5-13}所示。
 
@@ -578,7 +578,7 @@ g(\vectorn{s},\vectorn{t}) \equiv \prod_{j,i \in \widehat{A}}{\funp{P}(s_j,t_i)}
 
 \parinterval 公式\ref{eq:5-16}展示了IBM模型最基础的建模方式，它把模型分解为两项：（反向）翻译模型$\funp{P}(\vectorn{s}|\vectorn{t})$和语言模型$\funp{P}(\vectorn{t})$。一个很自然的问题是：直接用$\funp{P}(\vectorn{t}|\vectorn{s})$定义翻译问题不就可以了吗，为什么要用$\funp{P}(\vectorn{s}|\vectorn{t})$和$\funp{P}(\vectorn{t})$的联合模型？从理论上来说，正向翻译模型$\funp{P}(\vectorn{t}|\vectorn{s})$和反向翻译模型$\funp{P}(\vectorn{s}|\vectorn{t})$的数学建模可以是一样的，因为我们只需要在建模的过程中把两个语言调换即可。使用$\funp{P}(\vectorn{s}|\vectorn{t})$和$\funp{P}(\vectorn{t})$的联合模型的意义在于引入了语言模型，它可以很好的对译文的流畅度进行评价，确保结果是通顺的目标语言句子。
 
-\parinterval 可以回忆一下\ref{sec:sentence-level-translation}节中讨论的问题，如果只使用翻译模型可能会造成一个局面：译文的单词都和源语言单词对应的很好，但是由于语序的问题，读起来却不像人说的话。从这个角度说，引入语言模型是十分必要的。这个问题在Brown等人的论文中也有讨论\cite{Peter1993The}，他们提到单纯使用$\funp{P}(\vectorn{s}|\vectorn{t})$会把概率分配给一些翻译对应比较好但是不合法的目标语句子，而且这部分概率可能会很大，影响模型的决策。这也正体现了IBM模型的创新之处，作者用数学技巧把$\funp{P}(\vectorn{t})$引入进来，保证了系统的输出是通顺的译文。语言模型也被广泛使用在语音识别等领域以保证结果的流畅性，甚至应用的历史比机器翻译要长得多，这里的方法也有借鉴相关工作的味道。
+\parinterval 可以回忆一下\ref{sec:sentence-level-translation}节中讨论的问题，如果只使用翻译模型可能会造成一个局面：译文的单词都和源语言单词对应的很好，但是由于语序的问题，读起来却不像人说的话。从这个角度说，引入语言模型是十分必要的。这个问题在Brown等人的论文中也有讨论\cite{DBLP:journals/coling/BrownPPM94}，他们提到单纯使用$\funp{P}(\vectorn{s}|\vectorn{t})$会把概率分配给一些翻译对应比较好但是不合法的目标语句子，而且这部分概率可能会很大，影响模型的决策。这也正体现了IBM模型的创新之处，作者用数学技巧把$\funp{P}(\vectorn{t})$引入进来，保证了系统的输出是通顺的译文。语言模型也被广泛使用在语音识别等领域以保证结果的流畅性，甚至应用的历史比机器翻译要长得多，这里的方法也有借鉴相关工作的味道。
 
 实际上，在机器翻译中引入语言模型是一个很深刻的概念。在IBM模型之后相当长的时间里，语言模型一直是机器翻译各个部件中最重要的部分。对译文连贯性的建模也是所有系统中需要包含的内容（即使隐形体现）。
 

Chapter6/chapter6.tex

@@ -34,7 +34,7 @@
 \sectionnewpage
 \section{基于扭曲度的翻译模型}
 
-下面将介绍扭曲度在机器翻译中的定义及使用方法。这也带来了两个新的翻译模型\ \dash\ IBM模型2\upcite{Peter1993The}和HMM翻译模型\upcite{vogel1996hmm}。
+下面将介绍扭曲度在机器翻译中的定义及使用方法。这也带来了两个新的翻译模型\ \dash\ IBM模型2\upcite{DBLP:journals/coling/BrownPPM94}和HMM翻译模型\upcite{vogel1996hmm}。
 
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 %    NEW SUB-SECTION
@@ -71,7 +71,7 @@
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 \subsection{IBM模型2}
 
-\parinterval 对于建模来说，IBM模型1很好地化简了翻译问题，但是由于使用了很强的假设，导致模型和实际情况有较大差异。其中一个比较严重的问题是假设词对齐的生成概率服从均匀分布。IBM模型2抛弃了这个假设\upcite{Peter1993The}。它认为词对齐是有倾向性的，它与源语言单词的位置和目标语言单词的位置有关。具体来说，对齐位置$a_j$的生成概率与位置$j$、源语言句子长度$m$和目标语言句子长度$l$有关，形式化表述为：
+\parinterval 对于建模来说，IBM模型1很好地化简了翻译问题，但是由于使用了很强的假设，导致模型和实际情况有较大差异。其中一个比较严重的问题是假设词对齐的生成概率服从均匀分布。IBM模型2抛弃了这个假设\upcite{DBLP:journals/coling/BrownPPM94}。它认为词对齐是有倾向性的，它与源语言单词的位置和目标语言单词的位置有关。具体来说，对齐位置$a_j$的生成概率与位置$j$、源语言句子长度$m$和目标语言句子长度$l$有关，形式化表述为：
 
 \begin{eqnarray}
 \funp{P}(a_j|a_1^{j-1},s_1^{j-1},m,\vectorn{t}) \equiv a(a_j|j,m,l)
@@ -173,7 +173,7 @@
 
 \parinterval 从前面的介绍可知，IBM模型1和模型2把不同的源语言单词看作相互独立的单元来进行词对齐和翻译。换句话说，即使某个源语言短语中的两个单词都对齐到同一个目标语单词，它们之间也是相互独立的。这样IBM模型1和模型2对于多个源语言单词对齐到同一个目标语单词的情况并不能很好地进行描述。
 
-\parinterval 这里将会给出另一个翻译模型，能在一定程度上解决上面提到的问题\upcite{Peter1993The,och2003systematic}。该模型把目标语言生成源语言的过程分解为如下几个步骤：首先，确定每个目标语言单词生成源语言单词的个数，这里把它称为{\small\sffamily\bfseries{繁衍率}}\index{繁衍率}或{\small\sffamily\bfseries{产出率}}\index{产出率}（Fertility）\index{Fertility}；其次，决定目标语言句子中每个单词生成的源语言单词都是什么，即决定生成的第一个源语言单词是什么，生成的第二个源语言单词是什么，以此类推。这样每个目标语言单词就对应了一个源语言单词列表；最后把各组源语言单词列表中的每个单词都放置到合适的位置上，完成目标语言译文到源语言句子的生成。
+\parinterval 这里将会给出另一个翻译模型，能在一定程度上解决上面提到的问题\upcite{DBLP:journals/coling/BrownPPM94,och2003systematic}。该模型把目标语言生成源语言的过程分解为如下几个步骤：首先，确定每个目标语言单词生成源语言单词的个数，这里把它称为{\small\sffamily\bfseries{繁衍率}}\index{繁衍率}或{\small\sffamily\bfseries{产出率}}\index{产出率}（Fertility）\index{Fertility}；其次，决定目标语言句子中每个单词生成的源语言单词都是什么，即决定生成的第一个源语言单词是什么，生成的第二个源语言单词是什么，以此类推。这样每个目标语言单词就对应了一个源语言单词列表；最后把各组源语言单词列表中的每个单词都放置到合适的位置上，完成目标语言译文到源语言句子的生成。
 
 \parinterval 对于句对$(\vectorn{s},\vectorn{t})$，令$\varphi$表示产出率，同时令${\tau}$表示每个目标语言单词对应的源语言单词列表。图{\ref{fig:6-5}}描述了一个英语句子生成汉语句子的过程。
 
@@ -320,7 +320,7 @@ p_0+p_1                            & = & 1 \label{eq:6-21}
 
 \parinterval IBM模型3仍然存在问题，比如，它不能很好地处理一个目标语言单词生成多个源语言单词的情况。这个问题在模型1和模型2中也存在。如果一个目标语言单词对应多个源语言单词，往往这些源语言单词构成短语或搭配。但是模型1-3把这些源语言单词看成独立的单元，而实际上它们是一个整体。这就造成了在模型1-3中这些源语言单词可能会``分散''开。为了解决这个问题，模型4对模型3进行了进一步修正。
 
-\parinterval 为了更清楚的阐述，这里引入新的术语\ \dash \ {\small\bfnew{概念单元}}\index{概念单元}或{\small\bfnew{概念}}\index{概念}（Concept）\index{Concept}。词对齐可以被看作概念之间的对应。这里的概念是指具有独立语法或语义功能的一组单词。依照Brown等人的表示方法\upcite{Peter1993The}，可以把概念记为cept.。每个句子都可以被表示成一系列的cept.。这里要注意的是，源语言句子中的cept.数量不一定等于目标句子中的cept.数量。因为有些cept. 可以为空，因此可以把那些空对的单词看作空cept.。比如，在图\ref{fig:6-8}的实例中，``了''就对应一个空cept.。
+\parinterval 为了更清楚的阐述，这里引入新的术语\ \dash \ {\small\bfnew{概念单元}}\index{概念单元}或{\small\bfnew{概念}}\index{概念}（Concept）\index{Concept}。词对齐可以被看作概念之间的对应。这里的概念是指具有独立语法或语义功能的一组单词。依照Brown等人的表示方法\upcite{DBLP:journals/coling/BrownPPM94}，可以把概念记为cept.。每个句子都可以被表示成一系列的cept.。这里要注意的是，源语言句子中的cept.数量不一定等于目标句子中的cept.数量。因为有些cept. 可以为空，因此可以把那些空对的单词看作空cept.。比如，在图\ref{fig:6-8}的实例中，``了''就对应一个空cept.。
 
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 \begin{figure}[htp]