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Caorunzhe

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Chapter6/chapter6.tex

@@ -478,7 +478,7 @@ p_0+p_1                            & = & 1 \label{eq:6-21}
 \item 扭曲度是机器翻译中的一个经典概念。广义上来说，事物位置的变换都可以用扭曲度进行描述，比如，在物理成像系统中，扭曲度模型可以帮助进行镜头校正\upcite{1966Decentering,ClausF05}。在机器翻译中，扭曲度本质上在描述源语言和目标源单词顺序的偏差。这种偏差可以用于对调序的建模。因此扭曲度的使用也可以被看做是一种对调序问题的描述，这也是机器翻译区别于语音识别等任务的主要因素之一。在早期的统计机器翻译系统中，如Pharaoh\upcite{DBLP:conf/amta/Koehn04}，大量使用了扭曲度这个概念。虽然，随着机器翻译的发展，更复杂的调序模型被提出\upcite{Gros2008MSD,xiong2006maximum,och2004alignment,DBLP:conf/naacl/KumarB05,li-etal-2014-neural,vaswani2017attention}，但是扭曲度所引发的对调序问题的思考是非常深刻的，这也是IBM模型最大的贡献之一。
 
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-\item IBM模型的另一个贡献是在机器翻译中引入了繁衍率的概念。本质上，繁衍率是一种对翻译长度的建模。在IBM模型中，通过计算单词的繁衍率就可以得到整个句子的长度。需要注意的是，在机器翻译中译文长度对翻译性能有着至关重要的影响。虽然，在很多机器翻译模型中并没有直接使用繁衍率这个概念，但是几乎所有的现代机器翻译系统中都有译文长度的控制模块。比如，在统计机器翻译和神经机器翻译中，都把译文单词数量作为一个特征用于生成合理长度的译文\upcite{Koehn2007Moses,ChiangLMMRS05,bahdanau2014neural}。此外，在神经机器翻译中，非自回归的解码中也使用繁衍率模型对译文长度进行预测({\color{red}参考文献待补充})。
+\item IBM模型的另一个贡献是在机器翻译中引入了繁衍率的概念。本质上，繁衍率是一种对翻译长度的建模。在IBM模型中，通过计算单词的繁衍率就可以得到整个句子的长度。需要注意的是，在机器翻译中译文长度对翻译性能有着至关重要的影响。虽然，在很多机器翻译模型中并没有直接使用繁衍率这个概念，但是几乎所有的现代机器翻译系统中都有译文长度的控制模块。比如，在统计机器翻译和神经机器翻译中，都把译文单词数量作为一个特征用于生成合理长度的译文\upcite{Koehn2007Moses,ChiangLMMRS05,bahdanau2014neural}。此外，在神经机器翻译中，非自回归的解码中也使用繁衍率模型对译文长度进行预测\ref{2018Non}。
 
 \vspace{0.5em}
 \end{itemize}

bibliography.bib

@@ -2083,6 +2083,18 @@
   publisher = {Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics},
   year      = {2005},
 }
+@inproceedings{2018Non,
+  author    = {Jiatao Gu and
+               James Bradbury and
+               Caiming Xiong and
+               Victor O. K. Li and
+               Richard Socher},
+  title     = {Non-Autoregressive Neural Machine Translation},
+  publisher = {OpenReview.net},
+  year      = {2018}
+}
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