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Zengxin

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 \item NiuTrans.SMT。NiuTrans\upcite{Tong2012NiuTrans}是由东北大学自然语言处理实验室自主研发的统计机器翻译系统，该系统可支持基于短语的模型、基于层次短语的模型以及基于句法的模型。由于使用C++ 语言开发，所以该系统运行时间快，所占存储空间少。系统中内嵌有$n$-gram语言模型，故无需使用其他的系统即可对完成语言建模。网址：\url{http://opensource.niutrans.com/smt/index.html}
 \item NiuTrans.SMT。NiuTrans\upcite{Tong2012NiuTrans}是由东北大学自然语言处理实验室自主研发的统计机器翻译系统，该系统可支持基于短语的模型、基于层次短语的模型以及基于句法的模型。由于使用C++ 语言开发，所以该系统运行时间快，所占存储空间少。系统中内嵌有$n$-gram语言模型，故无需使用其他的系统即可对完成语言建模。网址：\url{http://opensource.niutrans.com/smt/index.html}
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-\item Moses。Moses\upcite{Koehn2007Moses}是统计机器翻译时代最著名的系统之一，（主要）由爱丁堡大学的机器翻译团队开发。最新的Moses系统支持很多的功能，例如，它既支持基于短语的模型，也支持基于句法的模型。Moses 提供因子化翻译模型（Factored Translation Model），因此该模型可以很容易地对不同层次的信息进行建模。此外，它允许将混淆网络和字格作为输入，可缓解系统的1-best输出中的错误。Moses还提供了很多有用的脚本和工具，被机器翻译研究者广泛使用。网址：\url{http://www.statmt.org/moses/}
+\item Moses。Moses\upcite{Koehn2007Moses}是统计机器翻译时代最著名的系统之一，（主要）由爱丁堡大学的机器翻译团队开发。最新的Moses系统支持很多的功能，例如，它既支持基于短语的模型，也支持基于句法的模型。Moses 提供因子化翻译模型（Factored Translation Model），因此该模型可以很容易地对不同层次的信息进行建模。此外，它允许将混淆网络和字格作为输入，可缓解系统的1-best输出中的错误。Moses还提供了很多有用的脚本和工具，被机器翻译研究人员广泛使用。网址：\url{http://www.statmt.org/moses/}
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 \item Joshua。Joshua\upcite{Li2010Joshua}是由约翰霍普金斯大学的语言和语音处理中心开发的层次短语翻译系统。由于Joshua是由Java语言开发，所以它在不同的平台上运行或开发时具有良好的可扩展性和可移植性。Joshua也是使用非常广泛的开源机器翻译系统之一。网址：\url{https://cwiki.apache.org/confluence/display/JOSHUA/}
 \item Joshua。Joshua\upcite{Li2010Joshua}是由约翰霍普金斯大学的语言和语音处理中心开发的层次短语翻译系统。由于Joshua是由Java语言开发，所以它在不同的平台上运行或开发时具有良好的可扩展性和可移植性。Joshua也是使用非常广泛的开源机器翻译系统之一。网址：\url{https://cwiki.apache.org/confluence/display/JOSHUA/}
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 \label{appendix-B}
 \label{appendix-B}
 \parinterval 除了开源系统，机器翻译的发展还离不开评测比赛。评测比赛使得各个研究组织的成果可以进行科学的对比，共同推动机器翻译的发展与进步。另外在构建机器翻译系统的过程中，数据是必不可少的，尤其是现在主流的神经机器翻译系统，系统的性能往往受限于语料库规模和质量。所幸的是，随着语料库语言学的发展，一些主流语种的相关语料资源已经十分丰富。
 \parinterval 除了开源系统，机器翻译的发展还离不开评测比赛。评测比赛使得各个研究组织的成果可以进行科学的对比，共同推动机器翻译的发展与进步。另外在构建机器翻译系统的过程中，数据是必不可少的，尤其是现在主流的神经机器翻译系统，系统的性能往往受限于语料库规模和质量。所幸的是，随着语料库语言学的发展，一些主流语种的相关语料资源已经十分丰富。
 
 
-\parinterval 为了方便读者进行相关研究，我们汇总了几个常见的评测比赛、一些常用的基准数据集和常用的平行语料。
+\parinterval 为了方便读者进行相关研究，本书汇总了几个常见的评测比赛、一些常用的基准数据集和常用的平行语料。
 
 
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-\parinterval 以上评测数据大多可以从评测网站上下载，此外部分数据也可以从LDC（Lingu-istic Data Consortium）上申请，网址为\url{https://www.ldc.upenn.edu/}。ELRA（Euro-pean Language Resources Association）上也有一些免费的语料库供研究使用，其官网为\url{http://www.elra.info/}。从机器翻译发展的角度看，这些评测任务给相关研究提供了基准数据集，使得不同的系统都可以在同一个环境下进行比较和分析，进而建立了机器翻译研究所需的实验基础。此外，公开评测也使得研究者可以第一时间了解机器翻译研究的最新成果，比如，有多篇ACL会议最佳论文的灵感就来自当年参加机器翻译评测任务的系统。
+\parinterval 以上评测数据大多可以从评测网站上下载，此外部分数据也可以从LDC（Lingu-istic Data Consortium）上申请，网址为\url{https://www.ldc.upenn.edu/}。ELRA（Euro-pean Language Resources Association）上也有一些免费的语料库供研究使用，其官网为\url{http://www.elra.info/}。从机器翻译发展的角度看，这些评测任务给相关研究提供了基准数据集，使得不同的系统都可以在同一个环境下进行比较和分析，进而建立了机器翻译研究所需的实验基础。此外，公开评测也使得研究人员可以第一时间了解机器翻译研究的最新成果，比如，有多篇ACL会议最佳论文的灵感就来自当年参加机器翻译评测任务的系统。
 
 
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 \section{基准数据集}
 \section{基准数据集}
-\parinterval 这些数据集已经在机器翻译领域中被广泛使用，有很多之前的相关工作可以进行复现和对比。
+\parinterval 表\ref{tab:Reference-data-set}所展示的数据集已经在机器翻译领域中被广泛使用，有很多之前的相关工作可以进行复现和对比。
 
 
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 \begin{table}[htp]{
 \begin{table}[htp]{
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 \section{平行语料}
 \section{平行语料}
-\parinterval 神经机器翻译系统的训练需要大量的双语数据，这里我们汇总了一些公开的平行语料，方便读者获取。
+\parinterval 神经机器翻译系统的训练需要大量的双语数据，这里本节汇总了一些公开的平行语料，方便读者获取。
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 \begin{itemize}
 \begin{itemize}
 \item News Commentary Corpus：包括汉语、英语等12个语种，64个语言对的双语数据，爬取自Project Syndicate网站的政治、经济评论。URL：\url{http://www.casmacat.eu/corpus/news-commentary.html}
 \item News Commentary Corpus：包括汉语、英语等12个语种，64个语言对的双语数据，爬取自Project Syndicate网站的政治、经济评论。URL：\url{http://www.casmacat.eu/corpus/news-commentary.html}
@@ -312,7 +312,7 @@ S &=& N(b^{\infty}(V(\seq{s}|\seq{t};2))) \cup (\mathop{\cup}\limits_{ij} N(b_{i
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-\parinterval 公式\eqref{eq:1.12}中，$b^{\infty}(V(\seq{s}|\seq{t};2))$ 和 $b_{i \leftrightarrow j}^{\infty}(V_{i \leftrightarrow j}(\seq{s}|\seq{t},2))$ 分别是对 $V(\seq{s}|\seq{t};3)$ 和 $V_{i \leftrightarrow j}(\seq{s}|\seq{t},3)$ 的估计。在计算$S$的过程中，需要知道一个对齐$\seq{a}$的邻居$\seq{a}'$的概率，即通过$\funp{P}_{\theta}(\seq{a},\seq{s}|\seq{t})$计算$\funp{P}_{\theta}(\seq{a}',\seq{s}|\seq{t})$。在模型3中，如果$\seq{a}$和$\seq{a}'$仅区别于某个源语单词$s_j$对齐从$a_j$变到$a_{j}'$，且$a_j$和$a'_j$均不为零，令$a_j=i$，$a'_{j}=i'$，那么
+\parinterval 公式\eqref{eq:1.12}中，$b^{\infty}(V(\seq{s}|\seq{t};2))$ 和 $b_{i \leftrightarrow j}^{\infty}(V_{i \leftrightarrow j}(\seq{s}|\seq{t},2))$ 分别是对 $V(\seq{s}|\seq{t};3)$ 和 $V_{i \leftrightarrow j}(\seq{s}|\seq{t},3)$ 的估计。在计算$S$的过程中，需要知道一个对齐$\seq{a}$的邻居$\seq{a}'$的概率，即通过$\funp{P}_{\theta}(\seq{a},\seq{s}|\seq{t})$计算$\funp{P}_{\theta}(\seq{a}',\seq{s}|\seq{t})$。在模型3中，如果$\seq{a}$和$\seq{a}'$仅区别于某个源语言单词$s_j$对齐从$a_j$变到$a_{j}'$，且$a_j$和$a'_j$均不为零，令$a_j=i$，$a'_{j}=i'$，那么
 
 
 \begin{eqnarray}
 \begin{eqnarray}
 \funp{P}_{\theta}(\seq{a}',\seq{s}|\seq{t}) & = & \funp{P}_{\theta}(\seq{a},\seq{s}|\seq{t}) \cdot  \nonumber \\
 \funp{P}_{\theta}(\seq{a}',\seq{s}|\seq{t}) & = & \funp{P}_{\theta}(\seq{a},\seq{s}|\seq{t}) \cdot  \nonumber \\