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Chapter16/chapter16.tex

@@ -1003,7 +1003,7 @@ P(\mathbi{y}|\mathbi{x}) & = & \frac{\mathrm{cos}(\mathbi{x},\mathbi{y})/\tau}{\
 
 
 \parinterval 统计机器翻译时代基于模型结构的方法集中在提升词对齐模型、语言模型等子模型的领域适应性，从而提升统计机器翻译模型在特定领域的表现。而神经机器翻译模型是一个端到端的框架，无法像统计机器翻译一样从增强子模型适应性的角度开展工作。
 \parinterval 统计机器翻译时代基于模型结构的方法集中在提升词对齐模型、语言模型等子模型的领域适应性，从而提升统计机器翻译模型在特定领域的表现。而神经机器翻译模型是一个端到端的框架，无法像统计机器翻译一样从增强子模型适应性的角度开展工作。
 
 
-\parinterval 在使用多领域数据时，神经机器翻译的结构无法有效地利用多领域语料库的信息多样性，混合多个相差较大的领域数据进行训练会使单个领域的翻译性能下降。为了解决这一问题，一个比较典型的做法是在使用多领域数据训练时，如图\ref{fig:16-2-wbh}所示，在神经机器翻译模型的编码器中添加一个判别器，使用判别器预测输入句子的领域\upcite{DBLP:conf/wmt/BritzLP17}，具体的做法为：在编码器的顶部添加一个判别器网络，这个判别器使用源语言句子$x$的编码器表示$x'$作为输入，预测句子所属的领域标签$d$。为了使预测领域标签d的正确概率$\funp{P(d|H)}$最大，模型在训练过程中最小化如式\ref{eq:16-1-wbh}所示的判别器损失$\funp{L}_{P\rm{disc}}$。
+\parinterval 在使用多领域数据时，神经机器翻译的结构无法有效地利用多领域语料库的信息多样性，混合多个相差较大的领域数据进行训练会使单个领域的翻译性能下降。为了解决这一问题，一个比较典型的做法是在使用多领域数据训练时，如图\ref{fig:16-2-wbh}所示，在神经机器翻译模型的编码器中添加一个判别器，使用判别器预测输入句子的领域\upcite{DBLP:conf/wmt/BritzLP17}，具体的做法为：在编码器的顶部添加一个判别器网络，这个判别器使用源语言句子$x$的编码器表示$x'$作为输入，预测句子所属的领域标签$d$。为了使预测领域标签d的正确概率$\funp{P(d|H)}$最大，模型在训练过程中最小化如式\ref{eq:16-1-wbh}所示的判别器损失$\funp{L}_{\rm{disc}}$。
 
 
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