更新 chapter5.tex

Chapter5/chapter5.tex

@@ -503,7 +503,7 @@ g(\seq{s},\seq{t}) & \equiv & \prod_{j,i \in \widehat{A}}{\funp{P}(s_j,t_i)} \ti
 
 
 \parinterval 在\ref{sec:simple-mt-example}节中，我们实现了一个简单的基于词的统计机器翻译模型，内容涉及建模、训练和解码。但是，还有很多问题还没有进行深入讨论，比如，如何处理空翻译？如何对调序问题进行建模？如何用更严密的数学模型描述翻译过程？如何对更加复杂的统计模型进行训练？等等。针对以上问题，本节将系统地介绍IBM统计机器翻译模型。作为经典的机器翻译模型，对IBM模型的学习将有助于对自然语言处理问题建立系统化建模思想，特别是对问题的数学描述方法将会成为理解本书后续内容的基础工具。
 \parinterval 在\ref{sec:simple-mt-example}节中，我们实现了一个简单的基于词的统计机器翻译模型，内容涉及建模、训练和解码。但是，还有很多问题还没有进行深入讨论，比如，如何处理空翻译？如何对调序问题进行建模？如何用更严密的数学模型描述翻译过程？如何对更加复杂的统计模型进行训练？等等。针对以上问题，本节将系统地介绍IBM统计机器翻译模型。作为经典的机器翻译模型，对IBM模型的学习将有助于对自然语言处理问题建立系统化建模思想，特别是对问题的数学描述方法将会成为理解本书后续内容的基础工具。
 
 
-\parinterval 首先，重新思考一下人类进行翻译的过程。对于给定的源语句$\seq{s}$，人不会像计算机一样尝试很多的可能，而是快速准确地翻译出一个或者少数几个正确的译文。在人看来，除了正确的译文外，其他的翻译都是不正确的，或者说除了少数的译文人甚至都不会考虑太多其他的可能性。但是，在统计机器翻译的世界里，没有译文是不可能的。换句话说，对于源语言句子$\seq{s}$，所有目标语词串$\seq{t}$都是可能的译文，只是可能性大小不同。这个思想可以通过统计模型实现：每对$(\seq{s},\seq{t})$都有一个概率值$\funp{P}(\seq{t}|\seq{s})$来描述$\seq{s}$翻译为$\seq{t}$ 的好与坏（图\ref{fig:5-12}）。
+\parinterval 首先，重新思考一下人类进行翻译的过程。对于给定的源语言句子$\seq{s}$，人不会像计算机一样尝试很多的可能，而是快速准确地翻译出一个或者少数几个正确的译文。在人看来，除了正确的译文外，其他的翻译都是不正确的，或者说除了少数的译文人甚至都不会考虑太多其他的可能性。但是，在统计机器翻译的世界里，没有译文是不可能的。换句话说，对于源语言句子$\seq{s}$，所有目标语词串$\seq{t}$都是可能的译文，只是可能性大小不同。这个思想可以通过统计模型实现：每对$(\seq{s},\seq{t})$都有一个概率值$\funp{P}(\seq{t}|\seq{s})$来描述$\seq{s}$翻译为$\seq{t}$ 的好与坏（图\ref{fig:5-12}）。
 
 
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