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Caorunzhe

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Chapter3/chapter3.tex

@@ -467,23 +467,23 @@ $计算这种切分的概率值。
 
 \parinterval 上述现象也被称作{\small\bfnew{标注偏置}}\index{标注偏置}（Label Bias）\index{Label Bias}。条件随机场模型在隐马尔可夫模型的基础上，解决了这个问题\upcite{lafferty2001conditional}。在条件随机场模型中，以全局范围的统计归一化代替了隐马尔可夫模型中的局部归一化。除此之外，条件随机场模型中并非使用概率计算而是特征函数的方式对可见状态序列$\seq{X}$对应的隐含状态序列$\seq{Y}$的概率进行计算。
 
-\parinterval 条件随机场中一般有若干个特征函数，都是经过设计的、能够反映序列规律的一些二元函数\footnote{二元函数的函数值一般非1即0}，并且每个特征函数都有其对应的权重$\lambda$。特征函数一般由两部分组成：能够反映隐含状态序列之间转移规则的转移特征$t(y_{i-1},y_i,\seq{X},i)$和状态特征$s(y_i,\seq{X},i)$。其中$y_i$和$y_{i-1}$分别是位置$i$和前一个位置的隐含状态，$\seq{X}$则是可见状态序列。转移特征$t(y_{i-1},y_i,\seq{X},i)$反映了两个相邻的隐含状态之间的转换关系，而状态特征$s(y_i,\seq{X},i)$则反映了第$i$个可见状态应该对应什么样的隐含状态，这两部分共同组成了一个特征函数$F(y_{i-1},y_i,\seq{X})$，即
+\parinterval 条件随机场中一般有若干个特征函数，都是经过设计的、能够反映序列规律的一些二元函数\footnote{二元函数的函数值一般非1即0}，并且每个特征函数都有其对应的权重$\lambda$。特征函数一般由两部分组成：能够反映隐含状态序列之间转移规则的转移特征$t(y_{i-1},y_i,\seq{X},i)$和状态特征$s(y_i,\seq{X},i)$。其中$y_i$和$y_{i-1}$分别是位置$i$和前一个位置的隐含状态，$\seq{X}$则是可见状态序列。转移特征$t(y_{i-1},y_i,\seq{X},i)$反映了两个相邻的隐含状态之间的转换关系，而状态特征$s(y_i,\seq{X},i)$则反映了第$i$个可见状态应该对应什么样的隐含状态，这两部分共同组成了一个特征函数$F(y_{i-1},y_i,\seq{X},i)$，即
 \begin{eqnarray}
-F(y_{i-1},y_i,\seq{X}) & = & t(y_{i-1},y_i,\seq{X},i)+s(y_i,\seq{X},i)
+F(y_{i-1},y_i,\seq{X},i) & = & t(y_{i-1},y_i,\seq{X},i)+s(y_i,\seq{X},i)
 \label{eq:3.3-8}
 \end{eqnarray}
 	
 \parinterval 实际上，基于特征函数的方法更像是对隐含状态序列的一种打分：根据人为设计的模板（特征函数），测试隐含状态之间的转换以及隐含状态与可见状态之间的对应关系是否符合这种模板。在处理序列问题时，假设可见状态序列$\seq{X}$的长度和待预测隐含状态序列$\seq{Y}$的长度均为$m$，且共设计了$k$个特征函数，则有：
 
 \begin{eqnarray}
-\funp{P}(\seq{Y}|\seq{X}) & = & \frac{1}{Z(\seq{X})}\exp(\sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^{k}\lambda_{j}F_{j}(y_{i-1},y_i,x,i))
+\funp{P}(\seq{Y}|\seq{X}) & = & \frac{1}{Z(\seq{X})}\exp(\sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^{k}\lambda_{j}F_{j}(y_{i-1},y_i,\seq{X},i))
 \label{eq:3.3-9}
 \end{eqnarray}
 
 \parinterval 公式(\eqref{eq:3.3-9})中的$Z(X)$即为上面提到的实现全局统计归一化的归一化因子，其计算方式为：
 
 \begin{eqnarray}
-Z(\seq{X})=\sum_{\seq{Y}}\exp(\sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^k\lambda_{j}F_{j}(y_{i-1},y_i,x,i))
+Z(\seq{X})=\sum_{\seq{Y}}\exp(\sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^k\lambda_{j}F_{j}(y_{i-1},y_i,\seq{X},i))
 \label{eq:3.3-10}
 \end{eqnarray}
 
@@ -880,7 +880,7 @@ r_6: & & \textrm{VP} \to \textrm{VV}\ \textrm{NN} \nonumber
 \vspace{0.5em}
 \item 在建模方面，本章描述了基于1-gram语言模型的分词、基于上下文无关文法的句法分析等，它们都是基于人工先验知识进行模型设计的思路。也就是，问题所表达的现象被“一步一步”生成出来。这是一种典型的生成式建模思想，它把要解决的问题看作一些观测结果的隐含变量（比如，句子是观测结果，分词结果是隐含在背后的变量），之后通过对隐含变量生成观测结果的过程进行建模，以达到对问题进行数学描述的目的。这类模型一般需要依赖一些独立性假设，假设的合理性对最终的性能有较大影响。相对于{\small\sffamily\bfseries{生成式模型}}\index{生成式模型}（Generative Model）\index{Generative Model}，另一类方法是{\small\sffamily\bfseries{判别式模型}}\index{判别式模型}（Discriminative Model）\index{Discriminative Model}。本章序列标注内容中提到一些模型就是判别式模型，如条件随机场\upcite{lafferty2001conditional}。它直接描述了从隐含变量生成观测结果的过程，这样对问题的建模更加直接，同时这类模型可以更加灵活的引入不同的特征。判别模型在自然语言处理中也有广泛应用\upcite{ng2002discriminative,manning2008introduction,berger1996maximum,mitchell1996m,DBLP:conf/acl/OchN02}。 在本书的第七章也会使用到判别式模型。
 \vspace{0.5em}
-\item 此外，本章并没有对分词、句法分析中的预测问题进行深入介绍。比如，如何找到概率最大的分词结果？这部分可以直接借鉴第二章中介绍的搜索方法。比如，对于基于$n$-gram语言模型的分词方法，可以 使用动态规划\upcite{huang2008coling}。对于动态规划的使用条件不满足的情况，可以考虑使用更加复杂的搜索策略，并配合一定剪枝方法。实际上，无论是基于$n$-gram 语言模型的分词还是简单的上下文无关文法都有高效的推断方法。比如，$n$-gram语言模型可以被视为概率有限状态自动机，因此可以直接使用成熟的自动机工具\upcite{mohri2008speech}。对于更复杂的句法分析问题，可以考虑使用移进- 规约方法来解决预测问题\upcite{aho1972theory}。
+\item 此外，本章并没有对分词、句法分析中的预测问题进行深入介绍。比如，如何找到概率最大的分词结果？这部分可以直接借鉴第二章中介绍的搜索方法。比如，对于基于$n$-gram语言模型的分词方法，可以 使用动态规划\upcite{huang2008coling}。对于动态规划的使用条件不满足的情况，可以考虑使用更加复杂的搜索策略，并配合一定的剪枝方法。实际上，无论是基于$n$-gram 语言模型的分词还是简单的上下文无关文法都有高效的推断方法。比如，$n$-gram语言模型可以被视为概率有限状态自动机，因此可以直接使用成熟的自动机工具\upcite{mohri2008speech}。对于更复杂的句法分析问题，可以考虑使用移进- 规约方法来解决预测问题\upcite{aho1972theory}。
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 \item 从自然语言处理的角度来看，词法分析和语法分析中的很多问题都是序列标注问题，例如本章介绍的分词和命名实体识别。此外序列标注还可以被扩展到词性标注\upcite{brants-2000-tnt}、组块识别\upcite{tsuruoka-tsujii-2005-chunk}、关键词抽取\upcite{li-etal-2003-news-oriented}、词义角色标注\upcite{chomsky1993lectures}等任务，本章着重介绍了传统的方法，前沿方法大多与深度学习相结合，感兴趣的读者可以自行了解，其中比较有代表性的使用双向长短时记忆网络对序列进行建模，之后于不同模型进行融合得到最终的结果，例如，与条件随机场相结合的模型（BiLSTM-CRF）\upcite{2015Bidirectional}、与卷积神经网络相结合的模型（BiLSTM-CNNs）\upcite{chiu2016named}、与简单的Softmax结构相结合的模型\upcite{vzukov2018named}等。此外，对于序列标注任务，模型性能很大程度上依赖对输入序列的表示能力，因此基于预训练语言模型的方法也非常流行\upcite{Li2020A}，如：BERT\upcite{devlin2019bert}、GPT\upcite{radford2018improving}、XLM\upcite{conneau2019unsupervised}等。
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bibliography.bib

@@ -304,9 +304,7 @@
 @book{邱锡鹏2020神经网络与深度学习,
   title ={神经网络与深度学习},
   author ={邱锡鹏},
-  journal ={中文信息学报},
-  volume ={34},
-  pages ={4},
+  publisher ={机械工业出版社},
   year ={2020}
 }