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Chapter1/Figures/figure-process-of-rule-based-translation.tex

@@ -20,7 +20,7 @@
 \node [modelnode,anchor=north,minimum height=1.7em,minimum width=8em] (t4) at ([yshift=-1.5em]t3.south) {{ \small{目标语句法生成}}};
 \node [datanode,anchor=north,minimum height=1.7em,minimum width=8em] (t5) at ([yshift=-1.5em]t4.south) {{ \small{译文结构}}};
 
-\node [decodingnode,anchor=west,minimum height=1.7em,minimum width=13em,inner sep=3pt] (st1) at ([xshift=3.5em,yshift=0.85em]s5.east) {{ \small{源语-目标语词汇转换}}};
+\node [decodingnode,anchor=west,minimum height=1.7em,minimum width=13em,inner sep=3pt] (st1) at ([xshift=3.5em,yshift=0.85em]s5.east) {{ \small{源语-目标语单词转换}}};
 \node [decodingnode,anchor=north,minimum height=1.7em,minimum width=13em,inner sep=3pt] (st2) at ([yshift=0.05em]st1.south) {{ \small{源语-目标语结构转换}}};
 
 \draw [->,very thick] (s1.south) -- (s2.north);

Chapter2/chapter2.tex

@@ -521,7 +521,7 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)\textrm{d}x
 \end{itemize}
 \vspace{0.5em}
 
-\parinterval 极大似然估计方法（基于频次的方法）和掷骰子游戏中介绍的统计词汇概率的方法是一致的，它的核心是使用$n$-gram出现的频次进行参数估计。基于人工神经网络的方法在近些年也非常受关注，它直接利用多层神经网络对问题的输入$w_{m-n+1} \ldots w_{m-1}$和输出$\funp{P}(w_m|w_{m-n+1}  \ldots  w_{m-1})$进行建模，而模型的参数通过网络中神经元之间连接的权重进行体现。严格来说，基于人工神经网络的方法并不算基于$n$-gram的方法，或者说它并没有显性记录$n$-gram的生成概率，也不依赖$n$-gram的频次进行参数估计。为了保证内容的连贯性，接下来仍以传统$n$-gram语言模型为基础进行讨论，基于人工神经网络的方法将会在{\chapternine}进行详细介绍。
+\parinterval 极大似然估计方法（基于频次的方法）和掷骰子游戏中介绍的统计单词概率的方法是一致的，它的核心是使用$n$-gram出现的频次进行参数估计。基于人工神经网络的方法在近些年也非常受关注，它直接利用多层神经网络对问题的输入$w_{m-n+1} \ldots w_{m-1}$和输出$\funp{P}(w_m|w_{m-n+1}  \ldots  w_{m-1})$进行建模，而模型的参数通过网络中神经元之间连接的权重进行体现。严格来说，基于人工神经网络的方法并不算基于$n$-gram的方法，或者说它并没有显性记录$n$-gram的生成概率，也不依赖$n$-gram的频次进行参数估计。为了保证内容的连贯性，接下来仍以传统$n$-gram语言模型为基础进行讨论，基于人工神经网络的方法将会在{\chapternine}进行详细介绍。
 
 \parinterval $n$-gram语言模型的使用非常简单。可以直接用它来对词序列出现的概率进行计算。比如，可以使用一个2-gram语言模型计算一个句子出现的概率，其中单词之间用斜杠分隔，如下：
 \begin{eqnarray}
@@ -555,7 +555,7 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)\textrm{d}x
 \begin{figure}[htp]
     \centering
 \input{./Chapter2/Figures/figure-word-frequency-distribution}
-	 \caption{词汇出现频次的分布}
+	 \caption{单词出现频次的分布}
     \label{fig:2-10}
 \end{figure}
 %---------------------------
@@ -819,7 +819,7 @@ c(\cdot) & \textrm{当计算最高阶模型时}  \\
 
 \noindent 这里$\arg$即argument（参数），$\argmax_x f(x)$表示返回使$f(x)$达到最大的$x$。$\argmax_{w \in \chi}$\\$\funp{P}(w)$表示找到使语言模型得分$\funp{P}(w)$达到最大的单词序列$w$。$\chi$ 是搜索问题的解空间，它是所有可能的单词序列$w$的集合。$\hat{w}$可以被看做该搜索问题中的“最优解”，即概率最大的单词序列。
 
-\parinterval 在序列生成任务中，最简单的策略就是对词表中的词汇进行任意组合，通过这种枚举的方式得到全部可能的序列。但是，很多时候待生成序列的长度是无法预先知道的。比如，机器翻译中目标语序列的长度是任意的。那么怎样判断一个序列何时完成了生成过程呢？这里借用现代人类书写中文和英文的过程：句子的生成首先从一片空白开始，然后从左到右逐词生成，除了第一个单词，所有单词的生成都依赖于前面已经生成的单词。为了方便计算机实现，通常定义单词序列从一个特殊的符号<sos>后开始生成。同样地，一个单词序列的结束也用一个特殊的符号<eos>来表示。
+\parinterval 在序列生成任务中，最简单的策略就是对词表中的单词进行任意组合，通过这种枚举的方式得到全部可能的序列。但是，很多时候待生成序列的长度是无法预先知道的。比如，机器翻译中目标语序列的长度是任意的。那么怎样判断一个序列何时完成了生成过程呢？这里借用现代人类书写中文和英文的过程：句子的生成首先从一片空白开始，然后从左到右逐词生成，除了第一个单词，所有单词的生成都依赖于前面已经生成的单词。为了方便计算机实现，通常定义单词序列从一个特殊的符号<sos>后开始生成。同样地，一个单词序列的结束也用一个特殊的符号<eos>来表示。
 
 \parinterval 对于一个序列$<$sos$>$\ I\ agree\ $<$eos$>$，图\ref{fig:2-12}展示语言模型视角下该序列的生成过程。该过程通过在序列的末尾不断附加词表中的单词来逐渐扩展序列，直到这段序列结束。这种生成单词序列的过程被称作{\small\bfnew{自左向右生成}}\index{自左向右生成}（Left-to-Right Generation）\index{Left-to-Right Generation}。注意，这种序列生成策略与$n$-gram的思想天然契合，因为$n$-gram语言模型中，每个词的生成概率依赖前面（左侧）若干词，因此$n$-gram语言模型也是一种自左向右的计算模型。
 
@@ -1044,7 +1044,7 @@ c(\cdot) & \textrm{当计算最高阶模型时}  \\
 \vspace{0.5em}
 \item 在$n$-gram语言模型中，由于语料中往往存在大量的低频词以及未登录词，模型会产生不合理的概率预测结果。因此本章介绍了三种平滑方法，以解决上述问题。实际上，平滑方法是语言建模中的重要研究方向。除了上文中介绍的三种平滑方法之外，还有如Jelinek–Mercer平滑\upcite{jelinek1980interpolated}、Katz 平滑\upcite{katz1987estimation}以及Witten–Bell平滑等等\upcite{bell1990text,witten1991the}的平滑方法。相关工作也对这些平滑方法进行了详细对比\upcite{chen1999empirical,goodman2001a}。
 \vspace{0.5em}
-\item 除了平滑方法，也有很多工作对$n$-gram语言模型进行改进。比如，对于形态学丰富的语言，可以考虑对单词的形态学变化进行建模。这类语言模型在一些机器翻译系统中也体现出了很好的潜力\upcite{kirchhoff2005improved,sarikaya2007joint,koehn2007factored}。此外，如何使用超大规模数据进行语言模型训练也是备受关注的研究方向。比如，有研究者探索了对超大语言模型进行压缩和存储的方法\upcite{federico2007efficient,federico2006how,heafield2011kenlm}。另一个有趣的方向是，利用随机存储算法对大规模语言模型进行有效存储\upcite{talbot2007smoothed,talbot2007randomised}，比如，在语言模型中使用Bloom\ Filter等随机存储的数据结构。
+\item 除了平滑方法，也有很多工作对$n$-gram语言模型进行改进。比如，对于形态学丰富的语言，可以考虑对单词的形态变化进行建模。这类语言模型在一些机器翻译系统中也体现出了很好的潜力\upcite{kirchhoff2005improved,sarikaya2007joint,koehn2007factored}。此外，如何使用超大规模数据进行语言模型训练也是备受关注的研究方向。比如，有研究者探索了对超大语言模型进行压缩和存储的方法\upcite{federico2007efficient,federico2006how,heafield2011kenlm}。另一个有趣的方向是，利用随机存储算法对大规模语言模型进行有效存储\upcite{talbot2007smoothed,talbot2007randomised}，比如，在语言模型中使用Bloom\ Filter等随机存储的数据结构。
 \vspace{0.5em}
 \item 本章更多地关注了语言模型的基本问题和求解思路，但是基于$n$-gram的方法并不是语言建模的唯一方法。从现在自然语言处理的前沿看，端到端的深度学习方法在很多任务中都取得了领先的性能。语言模型同样可以使用这些方法\upcite{jing2019a}，而且在近些年取得了巨大成功。例如，最早提出的前馈神经语言模型\upcite{bengio2003a}和后来的基于循环单元的语言模型\upcite{mikolov2010recurrent}、基于长短期记忆单元的语言模型\upcite{sundermeyer2012lstm}以及现在非常流行的Transformer\upcite{vaswani2017attention}。 关于神经语言模型的内容，会在{\chapternine}进行进一步介绍。
 \vspace{0.5em}