update 5-8

Chapter5/chapter5.tex

@@ -649,7 +649,7 @@ g(\seq{s},\seq{t}) & \equiv & \prod_{j,i \in \widehat{A}}{\funp{P}(s_j,t_i)} \ti
 \label{eq:5-18}
 \end{eqnarray}
 
-\parinterval 公式\eqref{eq:5-18}使用了简单的全概率公式把$\funp{P}(\seq{s}|\seq{t})$进行展开。通过访问$\seq{s}$和$\seq{t}$之间所有可能的词对齐$\seq{a}$，并把对应的对齐概率进行求和，得到了$\seq{t}$到$\seq{s}$的翻译概率。这里，可以把词对齐看作翻译的隐含变量，这样从$\seq{t}$到$\seq{s}$的生成就变为从$\seq{t}$同时生成$\seq{s}$和隐含变量$\seq{a}$的问题。引入隐含变量是生成式模型常用的手段，通过使用隐含变量，可以把较为困难的端到端学习问题转化为分步学习问题。
+\parinterval 公式\eqref{eq:5-18}使用了简单的全概率公式把$\funp{P}(\seq{s}|\seq{t})$进行展开。通过访问$\seq{s}$和$\seq{t}$之间所有可能的词对齐$\seq{a}$，并把对应的对齐概率进行求和，得到了$\seq{t}$到$\seq{s}$的翻译概率。这里，可以把词对齐看作翻译的隐含变量，这样从$\seq{t}$到$\seq{s}$的生成就变为从$\seq{t}$同时生成$\seq{s}$和隐含变量$\seq{a}$的问题。引入隐含变量是生成模型常用的手段，通过使用隐含变量，可以把较为困难的端到端学习问题转化为分步学习问题。
 
 \parinterval 举个例子说明公式\eqref{eq:5-18}的实际意义。如图\ref{fig:5-17}所示，可以把从“谢谢\ 你”到“thank you”的翻译分解为9种可能的词对齐。因为源语言句子$\seq{s}$有2个词，目标语言句子$\seq{t}$加上空标记$t_0$共3个词，因此每个源语言单词有3个可能对齐的位置，整个句子共有$3\times3=9$种可能的词对齐。
 
@@ -1093,7 +1093,7 @@ c_{\mathbb{E}}(s_u|t_v)&=&\sum\limits_{k=1}^{K}  c_{\mathbb{E}}(s_u|t_v;s^{[k]},
 \vspace{0.5em}
 \item 在IBM基础模型之上，有很多改进的工作。例如，对空对齐、低频词进行额外处理\upcite{DBLP:conf/acl/Moore04}；考虑源语言-目标语言和目标语言-源语言双向词对齐进行更好地词对齐对称化\upcite{肖桐1991面向统计机器翻译的重对齐方法研究}；使用词典、命名实体等多种信息对模型进行改进\upcite{2005Improvin}；通过引入短语增强IBM基础模型\upcite{1998Grammar}；引入相邻单词对齐之间的依赖关系增加模型健壮性\upcite{DBLP:conf/acl-vlc/DaganCG93}等；也可以对IBM模型的正向和反向结果进行对称化处理，以得到更加准确词对齐结果\upcite{och2003systematic}。
 
-\item 随着词对齐概念的不断深入，也有很多词对齐方面的工作并不依赖IBM模型。比如，可以直接使用判别式模型利用分类器解决词对齐问题\upcite{ittycheriah2005maximum}；使用带参数控制的动态规划方法来提高词对齐准确率\upcite{DBLP:conf/naacl/GaleC91}；甚至可以把对齐的思想用于短语和句法结构的双语对应\upcite{xiao2013unsupervised}；无监督的对称词对齐方法，正向和反向模型联合训练，结合数据的相似性\upcite{DBLP:conf/naacl/LiangTK06}；除了GIZA++，研究人员也开发了很多优秀的自动对齐工具，比如，FastAlign\upcite{DBLP:conf/naacl/DyerCS13}、Berkeley Word Aligner\upcite{taskar2005a}等，这些工具现在也有很广泛的应用。
+\item 随着词对齐概念的不断深入，也有很多词对齐方面的工作并不依赖IBM模型。比如，可以直接使用判别模型利用分类器解决词对齐问题\upcite{ittycheriah2005maximum}；使用带参数控制的动态规划方法来提高词对齐准确率\upcite{DBLP:conf/naacl/GaleC91}；甚至可以把对齐的思想用于短语和句法结构的双语对应\upcite{xiao2013unsupervised}；无监督的对称词对齐方法，正向和反向模型联合训练，结合数据的相似性\upcite{DBLP:conf/naacl/LiangTK06}；除了GIZA++，研究人员也开发了很多优秀的自动对齐工具，比如，FastAlign\upcite{DBLP:conf/naacl/DyerCS13}、Berkeley Word Aligner\upcite{taskar2005a}等，这些工具现在也有很广泛的应用。
 
 \vspace{0.5em}
 \item 一种较为通用的词对齐评价标准是{\bfnew{对齐错误率}}（Alignment Error Rate, AER）\upcite{DBLP:journals/coling/FraserM07}。在此基础之上也可以对词对齐评价方法进行改进，以提高对齐质量与机器翻译评价得分BLEU的相关性\upcite{DBLP:conf/acl/DeNeroK07,paul2007all,黄书剑2009一种错误敏感的词对齐评价方法}。也有工作通过统计机器翻译系统性能的提升来评价对齐质量\upcite{DBLP:journals/coling/FraserM07}。不过，在相当长的时间内，词对齐质量对机器翻译系统的影响究竟如何并没有统一的结论。有些时候，词对齐的错误率下降了，但是机器翻译系统的译文品质却没有得到提升。但是，这个问题比较复杂，需要进一步的论证。不过，可以肯定的是，词对齐可以帮助人们分析机器翻译的行为。甚至在最新的神经机器翻译中，如何在神经网络模型中寻求两种语言单词之间的对应关系也是对模型进行解释的有效手段之一\upcite{DBLP:journals/corr/FengLLZ16}。

Chapter6/chapter6.tex

@@ -445,7 +445,7 @@ p_0+p_1                            & = & 1 \label{eq:6-21}
 
 \parinterval 在IBM模型中，$\funp{P}(\seq{t})\funp{P}(\seq{s}| \seq{t})$会随着目标语言句子长度的增加而减少，因为这种模型有多个概率化的因素组成，乘积项越多结果的值越小。这也就是说，IBM模型会更倾向选择长度短一些的目标语言句子。显然这种对短句子的偏向性并不是机器翻译所期望的。
 
-\parinterval 这个问题在很多机器翻译系统中都存在。它实际上也是一种{\small\bfnew{系统偏置}}\index{系统偏置}（System Bias）\index{System Bias}的体现。为了消除这种偏置，可以通过在模型中增加一个短句子惩罚因子来抵消掉模型对短句子的倾向性。比如，可以定义一个惩罚因子，它的值随着长度的减少而增加。不过，简单引入这样的惩罚因子会导致模型并不符合一个严格的噪声信道模型。它对应一个基于判别式框架的翻译模型，这部分内容会在{\chapterseven}进行介绍。
+\parinterval 这个问题在很多机器翻译系统中都存在。它实际上也是一种{\small\bfnew{系统偏置}}\index{系统偏置}（System Bias）\index{System Bias}的体现。为了消除这种偏置，可以通过在模型中增加一个短句子惩罚因子来抵消掉模型对短句子的倾向性。比如，可以定义一个惩罚因子，它的值随着长度的减少而增加。不过，简单引入这样的惩罚因子会导致模型并不符合一个严格的噪声信道模型。它对应一个基于判别框架的翻译模型，这部分内容会在{\chapterseven}进行介绍。
 
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Chapter7/chapter7.tex

@@ -313,7 +313,7 @@ d & = & {(\bar{s}_{\bar{a}_1},\bar{t}_1)} \circ {(\bar{s}_{\bar{a}_2},\bar{t}_2)
 
 \subsection{对数线性模型}
 
-\parinterval 对于如何定义$\funp{P}(d,\seq{t}|\seq{s})$有很多种思路，比如，可以把$d$拆解为若干步骤，然后对这些步骤分别建模，最后形成描述$d$的生成式模型。这种方法在{\chapterfive}和{\chaptersix}的IBM模型中也大量使用。但是，生成式模型的每一步推导需要有严格的概率解释，这也限制了研究人员从更多的角度对$d$进行描述。这里，可以使用另外一种方法\ \dash \ 判别式模型来对$\funp{P}(d,\seq{t}|\seq{s})$进行描述\upcite{DBLP:conf/acl/OchN02}。其模型形式如下：
+\parinterval 对于如何定义$\funp{P}(d,\seq{t}|\seq{s})$有很多种思路，比如，可以把$d$拆解为若干步骤，然后对这些步骤分别建模，最后形成描述$d$的生成模型。这种方法在{\chapterfive}和{\chaptersix}的IBM模型中也大量使用。但是，生成模型的每一步推导需要有严格的概率解释，这也限制了研究人员从更多的角度对$d$进行描述。这里，可以使用另外一种方法\ \dash \ 判别模型来对$\funp{P}(d,\seq{t}|\seq{s})$进行描述\upcite{DBLP:conf/acl/OchN02}。其模型形式如下：
 
 \begin{eqnarray}
 \funp{P}(d,\seq{t}|\seq{s}) &=& \frac{\textrm{exp}(\textrm{score}(d,\seq{t},\seq{s}))}{\sum_{d',\seq{t}'} \textrm{exp}(\textrm{score}(d',\seq{t}',\seq{s}))} \label{eqa4.10}
@@ -339,14 +339,14 @@ d & = & {(\bar{s}_{\bar{a}_1},\bar{t}_1)} \circ {(\bar{s}_{\bar{a}_2},\bar{t}_2)
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-\subsection{判别式模型中的特征}
+\subsection{判别模型中的特征}
 
 
-\parinterval 判别式模型最大的好处在于它可以更灵活地引入特征。某种意义上，每个特征都是在描述翻译的某方面属性。在各种统计分类模型中，也大量使用了“特征”这个概念（见{\chapterthree}）。比如，要判别一篇新闻是体育方面的还是文化方面的，可以设计一个分类器，用词作为特征。这个分类器就会有能力区分“体育”和“文化”两个类别的特征，最终决定这篇文章属于哪个类别。统计机器翻译也在做类似的事情。系统研发者可以通过设计翻译相关的特征，来区分不同翻译结果的好坏。翻译模型会综合这些特征对所有可能的译文进行打分和排序，并选择得分最高的译文输出。
+\parinterval 判别模型最大的好处在于它可以更灵活地引入特征。某种意义上，每个特征都是在描述翻译的某方面属性。在各种统计分类模型中，也大量使用了“特征”这个概念（见{\chapterthree}）。比如，要判别一篇新闻是体育方面的还是文化方面的，可以设计一个分类器，用词作为特征。这个分类器就会有能力区分“体育”和“文化”两个类别的特征，最终决定这篇文章属于哪个类别。统计机器翻译也在做类似的事情。系统研发者可以通过设计翻译相关的特征，来区分不同翻译结果的好坏。翻译模型会综合这些特征对所有可能的译文进行打分和排序，并选择得分最高的译文输出。
 
-\parinterval 在判别式模型中，系统开发者可以设计任意的特征来描述翻译，特征的设计甚至都不需要统计上的解释，包括0-1特征、计数特征等。比如，可以设计特征来回答“you这个单词是否出现在译文中？”。如果答案为真，这个特征的值为1，否则为0。再比如，可以设计特征来回答“译文里有多少个单词？”。这个特征相当于一个统计目标语单词数的函数，它的值即为译文的长度。此外，还可以设计更加复杂的实数特征，甚至具有概率意义的特征。在随后的内容中还将看到，翻译的调序、译文流畅度等都会被建模为特征，而机器翻译系统会融合这些特征，综合得到最优的输出译文。
+\parinterval 在判别模型中，系统开发者可以设计任意的特征来描述翻译，特征的设计甚至都不需要统计上的解释，包括0-1特征、计数特征等。比如，可以设计特征来回答“you这个单词是否出现在译文中？”。如果答案为真，这个特征的值为1，否则为0。再比如，可以设计特征来回答“译文里有多少个单词？”。这个特征相当于一个统计目标语单词数的函数，它的值即为译文的长度。此外，还可以设计更加复杂的实数特征，甚至具有概率意义的特征。在随后的内容中还将看到，翻译的调序、译文流畅度等都会被建模为特征，而机器翻译系统会融合这些特征，综合得到最优的输出译文。
 
-\parinterval 此外，判别式模型并不需要像生成式模型那样对问题进行具有统计学意义的“分解”，更不需要对每个步骤进行严格的数学推导。相反，它直接对问题的后验概率进行建模。由于不像生成式模型那样需要引入假设来对每个生成步骤进行化简，判别式模型对问题的刻画更加直接，因此也受到自然语言处理研究者的青睐。
+\parinterval 此外，判别模型并不需要像生成模型那样对问题进行具有统计学意义的“分解”，更不需要对每个步骤进行严格的数学推导。相反，它直接对问题的后验概率进行建模。由于不像生成模型那样需要引入假设来对每个生成步骤进行化简，判别模型对问题的刻画更加直接，因此也受到自然语言处理研究者的青睐。
 
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@@ -354,7 +354,7 @@ d & = & {(\bar{s}_{\bar{a}_1},\bar{t}_1)} \circ {(\bar{s}_{\bar{a}_2},\bar{t}_2)
 
 \subsection{搭建模型的基本流程}
 
-\parinterval 对于翻译的判别式建模，需要回答两个问题：
+\parinterval 对于翻译的判别建模，需要回答两个问题：
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
@@ -366,7 +366,7 @@ d & = & {(\bar{s}_{\bar{a}_1},\bar{t}_1)} \circ {(\bar{s}_{\bar{a}_2},\bar{t}_2)
 
 在基于短语的翻译模型中，通常包含三类特征：短语翻译特征、调序特征、语言模型相关的特征。这些特征都需要从训练数据中学习。
 
-\parinterval 图\ref{fig:7-8}展示了一个基于短语的机器翻译模型的搭建流程。其中的训练数据包括双语平行语料和目标语言单语语料。首先，需要从双语平行数据中学习短语的翻译，并形成一个短语翻译表；然后，再从双语平行数据中学习调序模型；最后，从目标语单语数据中学习语言模型。短语翻译表、调序模型、语言模型都会作为特征被送入判别式模型，由解码器完成对新句子的翻译。而这些特征的权重可以在额外的开发集上进行调优。关于短语抽取、调序模型和翻译特征的学习，会在本章的\ref{section-7.3}-\ref{section-7.6}节进行介绍。
+\parinterval 图\ref{fig:7-8}展示了一个基于短语的机器翻译模型的搭建流程。其中的训练数据包括双语平行语料和目标语言单语语料。首先，需要从双语平行数据中学习短语的翻译，并形成一个短语翻译表；然后，再从双语平行数据中学习调序模型；最后，从目标语单语数据中学习语言模型。短语翻译表、调序模型、语言模型都会作为特征被送入判别模型，由解码器完成对新句子的翻译。而这些特征的权重可以在额外的开发集上进行调优。关于短语抽取、调序模型和翻译特征的学习，会在本章的\ref{section-7.3}-\ref{section-7.6}节进行介绍。
 
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 \begin{figure}[htp]
@@ -519,7 +519,7 @@ d & = & {(\bar{s}_{\bar{a}_1},\bar{t}_1)} \circ {(\bar{s}_{\bar{a}_2},\bar{t}_2)
 
 \parinterval 尽管已经知道了如何将一个源语言短语翻译成目标语言短语，但是想要获得一个高质量的译文，仅有互译的双语短语是远远不够的。
 
-\parinterval 如图\ref{fig:7-16}所示，按照从左到右的顺序对一个句子“在/桌子/上/的/苹果”进行翻译，得到的译文“on the table the apple”的语序是不对的。虽然可以使用$n$-gram语言模型对语序进行建模，但是此处仍然需要用更加准确的方式描述目标语短语间的次序。一般，把这个问题称为短语调序，或者简称{\small\bfnew{调序}}\index{调序}（Reordering）\index{Reordering}。通常，基于短语的调序模型会作为判别式模型的特征参与到翻译过程中来。接下来，会介绍3 种不同的调序方法，分别是基于距离的调序、基于方向的调序（MSD模型）以及基于分类的调序。
+\parinterval 如图\ref{fig:7-16}所示，按照从左到右的顺序对一个句子“在/桌子/上/的/苹果”进行翻译，得到的译文“on the table the apple”的语序是不对的。虽然可以使用$n$-gram语言模型对语序进行建模，但是此处仍然需要用更加准确的方式描述目标语短语间的次序。一般，把这个问题称为短语调序，或者简称{\small\bfnew{调序}}\index{调序}（Reordering）\index{Reordering}。通常，基于短语的调序模型会作为判别模型的特征参与到翻译过程中来。接下来，会介绍3 种不同的调序方法，分别是基于距离的调序、基于方向的调序（MSD模型）以及基于分类的调序。
 
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 \begin{figure}[htp]
@@ -621,7 +621,7 @@ dr & = & {\rm{start}}_i-{\rm{end}}_{i-1}-1
 \sectionnewpage
 \section{翻译特征}
 
-\parinterval 基于短语的模型使用判别式模型对翻译推导进行建模，给定双语句对$(\seq{s},\seq{t})$，每个翻译推导$d$都有一个模型得分，由$M$个特征线性加权得到，记为$\textrm{score}(d,\seq{t},\seq{s}) = \sum_{i=1}^{M} \lambda_i \cdot h_i (d,\seq{t},\seq{s})$，其中$\lambda_i$表示特征权重，$h_i (d,\seq{t},\seq{s})$表示特征函数（简记为$h_i (d)$）。这些特征包含刚刚介绍过的短语翻译概率、调序模型得分等，除此之外，还包含语言模型等其他特征，它们共同组成了特征集合。这里列出了基于短语的模型中的一些基础特征：
+\parinterval 基于短语的模型使用判别模型对翻译推导进行建模，给定双语句对$(\seq{s},\seq{t})$，每个翻译推导$d$都有一个模型得分，由$M$个特征线性加权得到，记为$\textrm{score}(d,\seq{t},\seq{s}) = \sum_{i=1}^{M} \lambda_i \cdot h_i (d,\seq{t},\seq{s})$，其中$\lambda_i$表示特征权重，$h_i (d,\seq{t},\seq{s})$表示特征函数（简记为$h_i (d)$）。这些特征包含刚刚介绍过的短语翻译概率、调序模型得分等，除此之外，还包含语言模型等其他特征，它们共同组成了特征集合。这里列出了基于短语的模型中的一些基础特征：
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
@@ -902,17 +902,17 @@ dr & = & {\rm{start}}_i-{\rm{end}}_{i-1}-1
 
 \parinterval 统计机器翻译模型是近三十年内自然语言处理的重要里程碑之一。其统计建模的思想长期影响着自然语言处理的研究。无论是前面介绍的基于单词的模型，还是本章介绍的基于短语的模型，甚至后面即将介绍的基于句法的模型，大家都在尝试回答：究竟应该用什么样的知识对机器翻译进行统计建模？不过，这个问题至今还没有确定的答案。但是，显而易见，统计机器翻译为机器翻译的研究提供了一种范式，即让计算机用概率化的 “知识” 描述翻译问题。这些 “ 知识” 体现在统计模型的结构和参数中，并且可以从大量的双语和单语数据中自动学习。这种建模思想在今天的机器翻译研究中仍然随处可见。
 
-\parinterval 本章对统计机器翻译中的基于短语的模型进行了介绍。可以说，基于短语的模型是机器翻译中最成功的机器翻译模型之一。其结构简单，而且翻译速度快，因此也被大量应用于机器翻译产品及服务中。此外，包括判别式模型、最小错误率训练、短语抽取等经典问题都是源自基于短语的模型。可是，基于短语的模型所涉及的非常丰富，很难通过一章的内容进行面面俱到的介绍。还有很多方向值得读者进一步了解：
+\parinterval 本章对统计机器翻译中的基于短语的模型进行了介绍。可以说，基于短语的模型是机器翻译中最成功的机器翻译模型之一。其结构简单，而且翻译速度快，因此也被大量应用于机器翻译产品及服务中。此外，包括判别模型、最小错误率训练、短语抽取等经典问题都是源自基于短语的模型。可是，基于短语的模型所涉及的非常丰富，很难通过一章的内容进行面面俱到的介绍。还有很多方向值得读者进一步了解：
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
 \item 基于短语的机器翻译的想法很早就出现了，比如直接对把机器翻译看作基于短语的生成问题\upcite{DBLP:conf/acl/OchW98,DBLP:phd/dnb/Och02,och2004alignment}，或者单独对短语翻译进行建模，之后集成到基于单词的模型中\upcite{DBLP:conf/acl/WangW98,DBLP:conf/acl/WatanabeSO03,DBLP:conf/acl/Marcu01}。现在，最通用的框架是Koehn等人提出的模型\upcite{koehn2003statistical}，与其类似的还有Zens等人的工作\upcite{DBLP:conf/ki/ZensON02,DBLP:conf/naacl/ZensN04}。这类模型把短语翻译分解为短语学习问题和解码问题。因此，在随后相当长一段时间里，如何获取双语短语也是机器翻译领域的热点。比如，一些团队研究如何直接从双语句对中学习短语翻译，而不是通过简单的启发性规则进行短语抽取\upcite{DBLP:conf/emnlp/MarcuW02,DBLP:conf/wmt/DeNeroGZK06}。也有研究者对短语边界的建模进行研究，以获得更高质量的短语，同时减小模型大小\upcite{german2011bilingual,DBLP:conf/coling/BlackwoodGB08,DBLP:conf/naacl/XiongZL10}。
 \vspace{0.5em}
-\item 调序是基于短语的模型中经典的问题之一。早期的模型都是单词化的调序模型，这类模型把调序定义为短语之间的相对位置建模问题\upcite{DBLP:conf/naacl/Tillman04,DBLP:conf/naacl/KumarB05,DBLP:conf/acl/NagataSYO06}。后来，也有一些工作使用判别式模型来集成更多的调序特征\upcite{xiong2006maximum,DBLP:conf/wmt/ZensN06,DBLP:conf/naacl/GreenGM10,DBLP:conf/naacl/Cherry13}。实际上，除了基于短语的模型，调序也在基于句法的模型中被广泛讨论。因此，一些工作尝试将基于短语的调序模型集成到基于句法的机器翻译系统中\upcite{DBLP:conf/wmt/HuckWRN13,matthias2012discriminative,vinh2009improving,xiong2006maximum}。此外，也有研究者对不同的调序模型进行了系统化的对比和分析，可以作为相关研究的参考\upcite{DBLP:journals/coling/BisazzaF16}。与在机器翻译系统中集成调序模型不同，预调序（Pre-ordering）也是一种解决调序问题的思路\upcite{DBLP:conf/coling/XiaM04,DBLP:conf/acl/CollinsKK05,DBLP:conf/emnlp/WangCK07,DBLP:conf/ijcnlp/WuSDTN11}。机器翻译中的预调序是指将输入的源语言句子按目标语言的顺序进行排列，这样在翻译中就尽可能减少调序操作。这种方法大多依赖源语言的句法树进行调序的建模，不过它与机器翻译系统的耦合很小，因此很容易进行系统集成。
+\item 调序是基于短语的模型中经典的问题之一。早期的模型都是单词化的调序模型，这类模型把调序定义为短语之间的相对位置建模问题\upcite{DBLP:conf/naacl/Tillman04,DBLP:conf/naacl/KumarB05,DBLP:conf/acl/NagataSYO06}。后来，也有一些工作使用判别模型来集成更多的调序特征\upcite{xiong2006maximum,DBLP:conf/wmt/ZensN06,DBLP:conf/naacl/GreenGM10,DBLP:conf/naacl/Cherry13}。实际上，除了基于短语的模型，调序也在基于句法的模型中被广泛讨论。因此，一些工作尝试将基于短语的调序模型集成到基于句法的机器翻译系统中\upcite{DBLP:conf/wmt/HuckWRN13,matthias2012discriminative,vinh2009improving,xiong2006maximum}。此外，也有研究者对不同的调序模型进行了系统化的对比和分析，可以作为相关研究的参考\upcite{DBLP:journals/coling/BisazzaF16}。与在机器翻译系统中集成调序模型不同，预调序（Pre-ordering）也是一种解决调序问题的思路\upcite{DBLP:conf/coling/XiaM04,DBLP:conf/acl/CollinsKK05,DBLP:conf/emnlp/WangCK07,DBLP:conf/ijcnlp/WuSDTN11}。机器翻译中的预调序是指将输入的源语言句子按目标语言的顺序进行排列，这样在翻译中就尽可能减少调序操作。这种方法大多依赖源语言的句法树进行调序的建模，不过它与机器翻译系统的耦合很小，因此很容易进行系统集成。
 \vspace{0.5em}
 \item 统计机器翻译中使用的栈解码方法源自Tillmann等人的工作\upcite{tillmann1997a}。这种方法在Pharaoh\upcite{DBLP:conf/amta/Koehn04}、Moses\upcite{Koehn2007Moses}等开源系统中被成功的应用，在机器翻译领域产生了很大的影响力。特别是，这种解码方法效率很高，因此在许多工业系统里也大量使用。对于栈解码也有很多改进工作，比如，早期的工作考虑剪枝或者限制调序范围以加快解码速度\upcite{DBLP:conf/acl/WangW97,DBLP:conf/coling/TillmannN00,DBLP:conf/iwslt/ShenDA06a,robert2007faster}。随后，也有研究工作从解码算法和语言模型集成方式的角度对这类方法进行改进\upcite{DBLP:conf/acl/HeafieldKM14,DBLP:conf/acl/WuebkerNZ12,DBLP:conf/iwslt/ZensN08}。
 \vspace{0.5em}
-\item 统计机器翻译的成功很大程度上来自判别式模型引入任意特征的能力。因此，在统计机器翻译时代，很多工作都集中在新特征的设计上。比如，可以基于不同的统计特征和先验知识设计翻译特征\upcite{och2004smorgasbord,Chiang200911,gildea2003loosely}，也可以模仿分类任务设计大规模的稀疏特征\upcite{DBLP:conf/emnlp/ChiangMR08}。模型训练和特征权重调优也是统计机器翻译中的重要问题，除了最小错误率训练，还有很多方法，比如，最大似然估计\upcite{koehn2003statistical,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}、判别式方法\upcite{Blunsom2008A}、贝叶斯方法\upcite{Blunsom2009A,Cohn2009A}、最小风险训练\upcite{smith2006minimum,li2009first}、基于Margin的方法\upcite{watanabe2007online,Chiang200911}以及基于排序模型的方法（PRO）\upcite{Hopkins2011Tuning,dreyer2015apro}。实际上，统计机器翻译的训练和解码也存在不一致的问题，比如，特征值由双语数据上的极大似然估计得到（没有剪枝），而解码时却使用束剪枝，而且模型的目标是最大化机器翻译评价指标。对于这个问题也可以通过调整训练的目标函数进行缓解\upcite{XiaoA,marcu2006practical}。
+\item 统计机器翻译的成功很大程度上来自判别模型引入任意特征的能力。因此，在统计机器翻译时代，很多工作都集中在新特征的设计上。比如，可以基于不同的统计特征和先验知识设计翻译特征\upcite{och2004smorgasbord,Chiang200911,gildea2003loosely}，也可以模仿分类任务设计大规模的稀疏特征\upcite{DBLP:conf/emnlp/ChiangMR08}。模型训练和特征权重调优也是统计机器翻译中的重要问题，除了最小错误率训练，还有很多方法，比如，最大似然估计\upcite{koehn2003statistical,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}、判别式方法\upcite{Blunsom2008A}、贝叶斯方法\upcite{Blunsom2009A,Cohn2009A}、最小风险训练\upcite{smith2006minimum,li2009first}、基于Margin的方法\upcite{watanabe2007online,Chiang200911}以及基于排序模型的方法（PRO）\upcite{Hopkins2011Tuning,dreyer2015apro}。实际上，统计机器翻译的训练和解码也存在不一致的问题，比如，特征值由双语数据上的极大似然估计得到（没有剪枝），而解码时却使用束剪枝，而且模型的目标是最大化机器翻译评价指标。对于这个问题也可以通过调整训练的目标函数进行缓解\upcite{XiaoA,marcu2006practical}。
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 \item 短语表是基于短语的系统中的重要模块。但是，简单地利用基于频次的方法估计得到的翻译概率无法很好地处理低频短语。这时就需要对短语表进行平滑\upcite{DBLP:conf/iwslt/ZensN08,DBLP:conf/emnlp/SchwenkCF07,boxing2011unpacking,DBLP:conf/coling/DuanSZ10}。另一方面，随着数据量的增长和抽取短语长度的增大，短语表的体积会急剧膨胀，这也大大增加了系统的存储消耗，同时过大的短语表也会带来短语查询效率的下降。针对这个问题，很多工作尝试对短语表进行压缩。一种思路是限制短语的长度\upcite{DBLP:conf/naacl/QuirkM06,DBLP:journals/coling/MarinoBCGLFC06}；另一种广泛使用的思路是使用一些指标或者分类器来对短语进行剪枝，其核心思想是判断每个短语的质量\upcite{DBLP:conf/emnlp/ZensSX12}，并过滤掉低质量的短语。代表性的方法有：基于假设检验的剪枝\upcite{DBLP:conf/emnlp/JohnsonMFK07}、基于熵的剪枝\upcite{DBLP:conf/emnlp/LingGTB12}、两阶段短语抽取方法\upcite{DBLP:conf/naacl/ZettlemoyerM07}、基于解码中短语使用频率的方法\upcite{DBLP:conf/naacl/EckVW07}等。此外，短语表的存储方式也是在实际使用中需要考虑的问题。因此，也有研究者尝试使用更加紧凑、高效的结构保存短语表。其中最具代表性的结构是后缀数组（Suffix Arrays），这种结构可以充分利用短语之间有重叠的性质，减少了重复存储\upcite{DBLP:conf/acl/Callison-BurchBS05,DBLP:conf/acl/Callison-BurchBS05,DBLP:conf/naacl/ZensN07,2014Dynamic}。
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Chapter8/chapter8.tex

@@ -1313,7 +1313,7 @@ r_9: \quad \textrm{IP(}\textrm{NN}_1\ \textrm{VP}_2) \rightarrow \textrm{S(}\tex
 
 \subsection{句法翻译模型的特征}
 
-\parinterval 基于语言学句法的翻译模型使用判别式模型对翻译推导进行建模（{\chapterseven}数学建模小节）。给定双语句对($\seq{s}$,$\seq{t}$)，由$M$个特征经过线性加权，得到每个翻译推导$d$的得分，记为$\textrm{score(}d,\seq{t},\seq{s})=\sum_{i=1}^{M} \lambda_i \cdot h_{i}(d,\seq{t},\seq{s})$，其中$\lambda_i$表示特征权重，$h_{i}(d,\seq{t},\seq{s})$表示特征函数。翻译的目标就是要找到使$\textrm{score(}d,\seq{t},\seq{s})$达到最高的推导$d$。
+\parinterval 基于语言学句法的翻译模型使用判别模型对翻译推导进行建模（{\chapterseven}数学建模小节）。给定双语句对($\seq{s}$,$\seq{t}$)，由$M$个特征经过线性加权，得到每个翻译推导$d$的得分，记为$\textrm{score(}d,\seq{t},\seq{s})=\sum_{i=1}^{M} \lambda_i \cdot h_{i}(d,\seq{t},\seq{s})$，其中$\lambda_i$表示特征权重，$h_{i}(d,\seq{t},\seq{s})$表示特征函数。翻译的目标就是要找到使$\textrm{score(}d,\seq{t},\seq{s})$达到最高的推导$d$。
 
 \parinterval 这里，可以使用最小错误率训练对特征权重进行调优（{\chapterseven}最小错误率训练小节）。而特征函数可参考如下定义：