wording (sec 16)

Chapter16/chapter16.tex

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 \section{多语言翻译模型}\label{multilingual-translation-model}
 
-\parinterval 低资源机器翻译面临的主要挑战是缺乏大规模高质量的双语数据。这个问题往往伴随着多语言的翻译任务\upcite{dabre2019brief,dabre2020survey}。也就是，要同时开发多个不同语言之间的机器翻译系统，其中少部分语言是富资源语言，而其它语言是低资源语言。针对低资源语种双语数据稀少或者缺失的情况，一种常见的思路是利用富资源语种的数据或者系统帮助低资源机器翻译系统。这也构成了多语言翻译的思想，并延伸出大量的研究工作，有三个典型研究方向：
+\parinterval 低资源机器翻译面临的主要挑战是缺乏大规模高质量的双语数据。这个问题往往伴随着多语言的翻译任务\upcite{dabre2019brief,dabre2020survey}。也就是，要同时开发多个不同语言之间的机器翻译系统，其中少部分语言是富资源语言，而其它语言是低资源语言。针对低资源语言双语数据稀少或者缺失的情况，一种常见的思路是利用富资源语种的数据或者系统帮助低资源机器翻译系统。这也构成了多语言翻译的思想，并延伸出大量的研究工作，有三个典型研究方向：
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
-\item 基于枢轴语言的方法，即以资源丰富的语言（通常为英语、汉语等）为中心，在语言对之间进行翻译\upcite{DBLP:conf/emnlp/KimPPKN19}；
+\item 基于枢轴语言的方法，即以资源丰富的语言（通常为英语、汉语等）为中心，在语言对之间进行翻译\upcite{DBLP:conf/emnlp/KimPPKN19}（{\color{red} 参考文献：Pivot Language Approach for Phrase-Based Statistical Machine Translation}）；
 \vspace{0.5em}
 \item 基于知识蒸馏的方法，即用枢轴语言到目标语言的训练指导源语言到目标语言的训练\upcite{DBLP:conf/acl/ChenLCL17}；
 \vspace{0.5em}
-\item 基于迁移学习的方法，即从富资源语言对中转移翻译知识以改善低资源语言对的翻译\upcite{DBLP:conf/emnlp/KimPPKN19}，比如，将富资源的翻译知识迁移到零资源翻译模型上，即在没有双语训练数据的语言对之间进行翻译\upcite{DBLP:journals/tacl/JohnsonSLKWCTVW17}。
+\item 基于迁移学习的方法，即从富资源语言对中转移翻译知识以改善低资源语言的翻译\upcite{DBLP:conf/emnlp/KimPPKN19}，比如，将富资源的翻译知识迁移到零资源翻译模型上，即在没有双语训练数据的语言对之间进行翻译\upcite{DBLP:journals/tacl/JohnsonSLKWCTVW17}。
 \vspace{0.5em}
 \end{itemize}
 
-\parinterval 本节将对上面三种典型方法进行讨论。
+\parinterval 下面将对上面三种典型方法进行讨论。
 
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 %    NEW SUB-SECTION
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 \subsection{基于枢轴语言的方法}
 
-\parinterval 传统的多语言翻译中，广泛使用的是{\small\bfnew{基于枢轴语言的翻译}}（Pivot-based Translation）\upcite{DBLP:conf/emnlp/KimPPKN19}。在这种方法中，会使用一种数据丰富语言作为{\small\bfnew{中介语言}}\index{中介语言}或者{\small\bfnew{枢轴语言}}\index{枢轴语言}（Pivot Language）\index{Pivot Language}，之后让源语言和目标语言向枢轴语言进行翻译。这样，通过资源丰富的中介语言将源语言和目标语言桥接在一起，达到解决源语言-目标语言双语数据缺乏的问题。比如，想要得到泰语到波兰语的翻译，可以通过英语做枢轴语言。通过“泰语$\to$英语$\to$波兰语”的翻译过程完成泰语到波兰语的转换。
+\parinterval 传统的多语言翻译中，广泛使用的是{\small\bfnew{基于枢轴语言的翻译}}（Pivot-based Translation）\upcite{DBLP:conf/emnlp/KimPPKN19}（{\color{red} 参考文献：Pivot Language Approach for Phrase-Based Statistical Machine Translation}）。在这种方法中，会使用一种数据丰富语言作为{\small\bfnew{中介语言}}\index{中介语言}或者{\small\bfnew{枢轴语言}}\index{枢轴语言}（Pivot Language）\index{Pivot Language}，之后让源语言和目标语言向枢轴语言进行翻译。这样，通过资源丰富的中介语言将源语言和目标语言桥接在一起，达到解决源语言-目标语言双语数据缺乏的问题。比如，想要得到泰语到波兰语的翻译，可以通过英语做枢轴语言。通过“泰语$\to$英语$\to$波兰语”的翻译过程完成泰语到波兰语的转换。
 
-\parinterval 基于枢轴语的方法很早就出现在基于统计机器翻译中。在基于短语的机器翻译中，已经有很多方法建立了源到枢轴和枢轴到目标的短语/单词级别特征，并基于这些特征开发了源语言到目标语言的系统\upcite{DBLP:conf/naacl/UtiyamaI07,DBLP:journals/mt/WuW07,Farsi2010somayeh,DBLP:conf/acl/ZahabiBK13,DBLP:conf/emnlp/ZhuHWZWZ14,DBLP:conf/acl/MiuraNSTN15}，这些系统也已经广泛用于翻译稀缺资源语言对\upcite{DBLP:conf/acl/CohnL07,DBLP:journals/mt/WuW07,DBLP:conf/acl/WuW09}。由于基于枢轴语的方法与模型结构无关，因此该方法也快速适用于神经机器翻译，并且取得了不错的效果\upcite{DBLP:conf/emnlp/KimPPKN19,DBLP:journals/corr/ChengLYSX16}。比如，可以直接使用源语言到枢轴语言和枢轴语言到目标语言这两个神经机器翻译模型，之后分别用两个模型进行翻译，得到最终的结果\upcite{DBLP:conf/interspeech/KauersVFW02,de2006catalan}。在实现过程中，可以在枢轴语言中保留多个最佳翻译假设，以减少预测偏差\upcite{DBLP:conf/naacl/UtiyamaI07}，并通过多系统融合改进最终翻译\upcite{DBLP:conf/ijcnlp/Costa-JussaHB11}。
+\parinterval 基于枢轴语的方法很早就出现在基于统计机器翻译中。在基于短语的机器翻译中，已经有很多方法建立了源到枢轴和枢轴到目标的短语/单词级别特征，并基于这些特征开发了源语言到目标语言的系统\upcite{DBLP:conf/naacl/UtiyamaI07,DBLP:journals/mt/WuW07,DBLP:conf/acl/ZahabiBK13,DBLP:conf/emnlp/ZhuHWZWZ14,DBLP:conf/acl/MiuraNSTN15}，这些系统也已经广泛用于翻译稀缺资源语言对\upcite{DBLP:conf/acl/CohnL07,DBLP:journals/mt/WuW07,DBLP:conf/acl/WuW09,de2006catalan}。由于基于枢轴语的方法与模型结构无关，因此该方法也快速适用于神经机器翻译，并且取得了不错的效果\upcite{DBLP:conf/emnlp/KimPPKN19,DBLP:journals/corr/ChengLYSX16}。
 
-\parinterval 基于枢轴语言的方法可以被描述为如图\ref{fig:16-12}所示的过程。这里，使用虚线表示具有双语平行语料库的语言对，并使用带有箭头的实线表示翻译方向，令$\seq{x}$，$\seq{y}$和$\seq{p}$分别表示源语言，目标语言和枢轴语言，对于输入源语言句子$\seq{x}$和目标语言句子$\seq{y}$，其翻译过程可以被建模为如下公式：
+\parinterval 基于枢轴语言的方法可以被描述为如图\ref{fig:16-12}所示的过程。这里，使用虚线表示具有双语平行语料库的语言对，并使用带有箭头的实线表示翻译方向，令$\seq{x}$、$\seq{y}$和$\seq{p}$ 分别表示源语言、目标语言和枢轴语言，对于输入源语言句子$\seq{x}$和目标语言句子$\seq{y}$，其翻译过程可以被建模为如下公式：
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 \begin{figure}[h]
 \centering
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 \parinterval $\funp{P}(\seq{p}|\seq{x})$和$\funp{P}(\seq{y}|\seq{p})$可以直接复用既有的模型和方法。不过，枚举所有的枢轴语言句子$\seq{p}$是不可行的。因此一部分研究工作也探讨了如何选择有效的路径，从$\seq{x}$经过少量$\seq{p}$到达$\seq{y}$\upcite{DBLP:conf/naacl/PaulYSN09}。
 
-\parinterval 虽然基于枢轴语言的方法简单且易于实现，但该方法仍有一些不足。例如，它需要两次翻译过程，因此增加了翻译时间。而且在两次翻译中，翻译错误会进行累积从而产生错误传播问题，导致模型翻译准确性降低。此外，基于枢轴的语言仍然假设源语言和枢轴语言（或者目标语言和枢轴语言）之间存在一定规模的双语平行数据，但是这个假设在很多情况下并不成立。比如，对于一些资源极度稀缺的语言，其到英语或者汉语的双语数据仍然十分缺乏，这时使用基于枢轴语言的方法的效果往往也并不理想。虽然存在以上问题，但是基于枢轴语言的方法仍然受到工业界的青睐，很多在线翻译引擎也在大量使用这种方法进行多语言的翻译。
+\parinterval 虽然基于枢轴语言的方法简单且易于实现，但该方法也有一些不足。例如，它需要两次翻译过程，因此增加了翻译时间。而且在两次翻译中，翻译错误会进行累积从而产生错误传播问题，导致模型翻译准确性降低。此外，基于枢轴的语言仍然假设源语言和枢轴语言（或者目标语言和枢轴语言）之间存在一定规模的双语平行数据，但是这个假设在很多情况下并不成立。比如，对于一些资源极度稀缺的语言，其到英语或者汉语的双语数据仍然十分缺乏，这时使用基于枢轴语言的方法的效果往往也并不理想。虽然存在以上问题，但是基于枢轴语言的方法仍然受到工业界的青睐，很多在线翻译引擎也在大量使用这种方法进行多语言的翻译。
 
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 %    NEW SUB-SECTION
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 \subsection{基于知识蒸馏的方法}
 
-\parinterval 为了解决基于枢轴语言的问题，研究人员提出基于知识蒸馏的方法\upcite{DBLP:conf/acl/ChenLCL17,DBLP:conf/iclr/TanRHQZL19}。知识蒸馏是一种常用的模型压缩方法\upcite{Hinton2015Distilling}，基于教师-学生框架，在第十三章已经进行了详细介绍。针对稀缺资源任务，基于教师-学生框架的方法基本思想如图\ref{fig:16-13}所示。其中，虚线表示具有平行语料库的语言对，带有箭头的实线表示翻译方向。这里，将枢轴语言（$\seq{p}$）到目标语言（$\seq{y}$）的翻译模型$\funp{P}(\seq{y}|\seq{p})$当作教师模型，源语言（$\seq{x}$）到目标语言（$\seq{y}$）的翻译模型$\funp{P}(\seq{y}|\seq{x})$当作学生模型。然后，用教师模型来指导学生模型的训练，这个过程中学习的目标就是让$\funp{P}(\seq{y}|\seq{x})$尽可能地接近$\funp{P}(\seq{y}|\seq{p})$，这样学生模型就可以学习到源语言到目标语言的翻译知识。
+\parinterval 为了解决基于枢轴语言的方法的问题，研究人员提出基于知识蒸馏的方法\upcite{DBLP:conf/acl/ChenLCL17,DBLP:conf/iclr/TanRHQZL19}。知识蒸馏是一种常用的模型压缩方法\upcite{Hinton2015Distilling}，基于教师-学生框架，在第十三章已经进行了详细介绍。针对稀缺资源任务，基于教师-学生框架的方法基本思想如图\ref{fig:16-13}所示。其中，虚线表示具有平行语料库的语言对，带有箭头的实线表示翻译方向。这里，将枢轴语言（$\seq{p}$）到目标语言（$\seq{y}$）的翻译模型$\funp{P}(\seq{y}|\seq{p})$当作教师模型，源语言（$\seq{x}$）到目标语言（$\seq{y}$）的翻译模型$\funp{P}(\seq{y}|\seq{x})$当作学生模型。然后，用教师模型来指导学生模型的训练，这个过程中学习的目标就是让$\funp{P}(\seq{y}|\seq{x})$尽可能地接近$\funp{P}(\seq{y}|\seq{p})$，这样学生模型就可以学习到源语言到目标语言的翻译知识。
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 \begin{figure}[h]
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