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Mengxia

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Chapter14/chapter14.tex

@@ -177,7 +177,7 @@ a &=& \omega_{\textrm{low}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-3}\\
 b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 \end{eqnarray}
 \end{eqnarray}
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-\noindent 其中，$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$分别是表示译文长度的下限和上限的参数，比如，很多系统中设置为$\omega_{\textrm{low}}=1/2$，$\omega_{\textrm{high}}=2$，表示译文至少有源语言句子一半长，最多有源语言句子两倍长。$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$的设置对推断效率影响很大，$\omega_{\textrm{high}}$可以被看作是一个推断的终止条件，最理想的情况是$\omega_{\textrm{high}} \cdot |\seq{x}|$恰巧就等于最佳译文的长度，这时没有任何计算的浪费。反过来的一种情况，$\omega_{\textrm{high}} \cdot |\seq{x}|$远大于最佳译文的长度，这时很多计算都是无用的。为了找到长度预测的准确率和召回率之间的平衡，一般需要大量的实验最终确定$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$。当然，利用统计模型预测$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$也是非常值得探索的方向，比如基于产出率的模型\upcite{Gu2017NonAutoregressiveNM,Feng2016ImprovingAM}。
+\noindent 其中，$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$分别是表示译文长度的下限和上限的参数，比如，很多系统中设置为$\omega_{\textrm{low}}=1/2$，$\omega_{\textrm{high}}=2$，表示译文至少有源语言句子一半长，最多有源语言句子两倍长。$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$的设置对推断效率影响很大，$\omega_{\textrm{high}}$可以被看作是一个推断的终止条件，最理想的情况是$\omega_{\textrm{high}} \cdot |\seq{x}|$恰巧就等于最佳译文的长度，这时没有任何计算的浪费。反过来的一种情况，$\omega_{\textrm{high}} \cdot |\seq{x}|$远大于最佳译文的长度，这时很多计算都是无用的。为了找到长度预测的准确率和召回率之间的平衡，一般需要大量的实验最终确定$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$。当然，利用统计模型预测$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$也是非常值得探索的方向，比如基于繁衍率的模型\upcite{Gu2017NonAutoregressiveNM,Feng2016ImprovingAM}。
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 \item 覆盖度模型。译文长度过长或过短的问题，本质上对应着 {\small\sffamily\bfseries{过翻译}}\index{过翻译}（Over Translation）\index{Over Translation}和{\small\sffamily\bfseries{欠翻译}}\index{欠翻译}（Under Translation）\index{Under Translation}的问题\upcite{Yang2018OtemUtemOA}。这两种问题出现的原因主要在于：神经机器翻译没有对过翻译和欠翻译建模，即机器翻译覆盖度问题\upcite{TuModeling}。针对此问题，最常用的方法是在推断的过程中引入一个度量覆盖度的模型。比如，使用GNMT 覆盖度模型\upcite{Wu2016GooglesNM}，其中翻译模型得分被定义为：
 \item 覆盖度模型。译文长度过长或过短的问题，本质上对应着 {\small\sffamily\bfseries{过翻译}}\index{过翻译}（Over Translation）\index{Over Translation}和{\small\sffamily\bfseries{欠翻译}}\index{欠翻译}（Under Translation）\index{Under Translation}的问题\upcite{Yang2018OtemUtemOA}。这两种问题出现的原因主要在于：神经机器翻译没有对过翻译和欠翻译建模，即机器翻译覆盖度问题\upcite{TuModeling}。针对此问题，最常用的方法是在推断的过程中引入一个度量覆盖度的模型。比如，使用GNMT 覆盖度模型\upcite{Wu2016GooglesNM}，其中翻译模型得分被定义为：
 \begin{eqnarray}
 \begin{eqnarray}
@@ -485,11 +485,11 @@ b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 \parinterval 另外，在每个解码器层中还包括额外的位置注意力模块，该模块与Transformer模型的其它部分中使用的多头注意力机制相同，如下：
 \parinterval 另外，在每个解码器层中还包括额外的位置注意力模块，该模块与Transformer模型的其它部分中使用的多头注意力机制相同，如下：
 
 
 \begin{eqnarray}
 \begin{eqnarray}
-\textrm{Attention}(Q,K,V)&=&\textrm{Softmax}(\frac{QK^{T}}{\sqrt{d_k}})\cdot V
+\textrm{Attention}(\mathbi{Q},\mathbi{K},\mathbi{V})&=&\textrm{Softmax}(\frac{\mathbi{Q}{\mathbi{K}}^{T}}{\sqrt{d_k}})\cdot \mathbi{V}
 \label{eq:14-10}
 \label{eq:14-10}
 \end{eqnarray}
 \end{eqnarray}
 
 
-\noindent 其中$d_k$表示模型的隐层大小，其中位置编码作为$Q$和$K$,解码端上一层的输出作为$V$。将位置信息直接结合到注意力过程中，比单独的位置嵌入提供了更强的位置信息，同时该附加信息可能还会提高解码器执行局部重排序的能力。
+\noindent 其中$d_k$表示模型的隐层大小，其中位置编码作为$\mathbi{Q}$和$\mathbi{K}$,解码端上一层的输出作为$\mathbi{V}$。将位置信息直接结合到注意力过程中，比单独的位置嵌入提供了更强的位置信息，同时该附加信息可能还会提高解码器执行局部重排序的能力。
 
 
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