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Chapter17/chapter17.tex

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 \parinterval 前面介绍的方法主要是对篇章中待翻译句子的上下文句子进行建模，通过端到端的方式对上下文信息进行提取和融合。由于篇章级双语数据相对稀缺，这种复杂的篇章级翻译模型很难得到充分训练，通常可以采用两阶段训练或参数共享的方式来缓解这个问题。此外，由于句子级双语数据更为丰富，一个自然的想法是以高质量的句子级翻译模型为基础，通过在推断过程中结合上下文信息来构造篇章级翻译模型。
 
 \parinterval 在句子级翻译模型中引入目标语言端的篇章级语言模型是一种结合上下文信息的常用手段\upcite{DBLP:conf/discomt/GarciaCE19,DBLP:journals/tacl/YuSSLKBD20,DBLP:journals/corr/abs-2010-12827}。 相比于篇章级双语数据，篇章级单语数据更容易获取。在双语数据稀缺的情况下，通过引入目标语言端的篇章级语言模型可以更充分的利用这些单语数据，比如，可以把这个语言模型与翻译模型做插值，也可以将其作为重排序阶段的一种特征。
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-\parinterval 另一种方法是两阶段翻译。这种方法不影响句子级翻译模型的推断过程，而是在完成翻译后使用额外的模块进行第二阶段的翻译\upcite{DBLP:conf/aaai/XiongH0W19,DBLP:conf/acl/VoitaST19}。如图\ref{fig:17-21}所示，这种两阶段翻译的做法相当于将篇章级翻译的问题进行了分离和简化：在第一阶段翻译中使用句子级翻译模型完成对篇章中某个句子的翻译，为了进一步地引入篇章上下文信息，第二阶段的翻译过程在第一阶段翻译结果的基础上，利用两次注意力操作，融合并引入源语言和目标语言的篇章上下文信息和当前句子信息。该方法适用于篇章级双语数据稀缺的场景。基于类似的思想，也可以使用后编辑的做法对翻译结果进行修正。区别于两阶段翻译的方法，后编辑的方法无需参考源语言信息，只是对译文结果进行修正\upcite{DBLP:conf/emnlp/VoitaST19}。
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 \begin{figure}[htp]
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     \label{fig:17-21}
 \end{figure}
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+\parinterval 另一种方法是两阶段翻译。这种方法不影响句子级翻译模型的推断过程，而是在完成翻译后使用额外的模块进行第二阶段的翻译\upcite{DBLP:conf/aaai/XiongH0W19,DBLP:conf/acl/VoitaST19}。如图\ref{fig:17-21}所示，这种两阶段翻译的做法相当于将篇章级翻译的问题进行了分离和简化：在第一阶段翻译中使用句子级翻译模型完成对篇章中某个句子的翻译，为了进一步地引入篇章上下文信息，第二阶段的翻译过程在第一阶段翻译结果的基础上，利用两次注意力操作，融合并引入源语言和目标语言的篇章上下文信息和当前句子信息。该方法适用于篇章级双语数据稀缺的场景。基于类似的思想，也可以使用后编辑的做法对翻译结果进行修正。区别于两阶段翻译的方法，后编辑的方法无需参考源语言信息，只是对译文结果进行修正\upcite{DBLP:conf/emnlp/VoitaST19}。
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