wording (sec6, summary)

Chapter6/chapter6.tex

@@ -93,7 +93,7 @@
 
 \begin{eqnarray}
 \funp{P}(m|\vectorn{t}) & \equiv & \varepsilon \label{eq:s-len-gen-prob} \\
-\funp{P}(s_j|a_1^{j},s_1^{j-1},m,\vectorn{t}) & \equiv & f(s_j|t_{a_j}) 
+\funp{P}(s_j|a_1^{j},s_1^{j-1},m,\vectorn{t}) & \equiv & f(s_j|t_{a_j})
 \label{eq:s-word-gen-prob}
 \end{eqnarray}
 
@@ -471,7 +471,7 @@ p_0+p_1                            & = & 1 \label{eq:6-21}
 \sectionnewpage
 \section{小结及深入阅读}
 
-\parinterval {\color{red}差一段小结}
+本章在IBM模型1的基础上进一步介绍了IBM模型2-5以及HMM模型。同时，本章引入了两个新的概念\ \dash\ 扭曲度和繁衍率。它们都是机器翻译中的经典概念，也经常出现在机器翻译的建模中。另一方面，通过对上述模型的分析，本章进一步探讨建模中的若干基础问题，例如，如何把翻译问题分解为若干步骤，并建立合理的模型解释这些步骤；如何对复杂问题进行化简，以得到可以计算的模型等等。这些思想也在很多自然语言处理问题中被使用。此外，关于扭曲度和繁衍率还有一些问题值得关注：
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}

mt-book-xelatex.tex

@@ -136,8 +136,8 @@
 %\include{Chapter3/chapter3}
 %\include{Chapter4/chapter4}
 %\include{Chapter5/chapter5}
-%\include{Chapter6/chapter6}
-\include{Chapter7/chapter7}
+\include{Chapter6/chapter6}
+%\include{Chapter7/chapter7}
 %\include{Chapter8/chapter8}
 %\include{Chapter9/chapter9}
 %\include{Chapter10/chapter10}