合并分支 'mengxia' 到 'caorunzhe'

更新 chapter4.tex

查看合并请求 !1024

Chapter4/chapter4.tex

@@ -275,7 +275,7 @@
 
 \parinterval 基于词对齐的方法，顾名思义就是根据参考答案中的单词与译文中的单词之间的对齐关系对机器翻译译文进行评价。词对齐的概念也被用于统计机器翻译的建模（\chapterfive），这里借用了相同的思想来度量机器译文与参考答案之间的匹配程度。在基于$n$-gram匹配的评价方法中（如BLEU），BP可以起到一些度量召回率的作用，但是这类方法并没有对召回率进行准确的定义。与其不同的是，基于词对齐的方法在机器译文和参考答案的单词之间建立一对一的对应关系，这种评价方法在引入准确率的同时还能显性引入召回率作为评价所考虑的因素。
 
-\parinterval 在基于词对齐的自动评价方法中，一种典型的方法是Meteor。该方法通过计算精确的{\small\bfnew{单词到单词}}\index{单词到单词}（Word-to-Word\index{Word-to-Word}）的匹配来度量一个译文的质量\upcite{DBLP:conf/acl/BanerjeeL05}，并且在“ 绝对”匹配之外，还引入了“ 波特词干匹配”和“同义词”匹配。在下面的内容中，将利用实例对Meteor方法进行介绍。
+\parinterval 在基于词对齐的自动评价方法中，一种典型的方法是Meteor。该方法通过计算精确的{\small\bfnew{单词到单词}}\index{单词到单词}（Word-to-Word\index{Word-to-Word}）的匹配来度量一个译文的质量\upcite{DBLP:conf/acl/BanerjeeL05}，并且在精确匹配之外，还引入了“波特词干”匹配和“同义词”匹配。在下面的内容中，将利用实例对Meteor方法进行介绍。
 
 \begin{example}
 机器译文：Can I have it like he ?