合并分支 'caorunzhe' 到 'master'

Caorunzhe

查看合并请求 !266

Chapter2/chapter2.tex

@@ -240,7 +240,7 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)\textrm{d}x
 \label{eq:2-13}
 \end{eqnarray}
 
-\noindent 其中，$x$是$X$的一个取值，$\funp{P}(x)$表示$x$发生的概率。自信息用来衡量单一事件发生时所包含的信息多少，当底数为e时，单位为nats，其中1nats是通过观察概率为$\frac{1}{\textrm{e}}$的事件而获得的信息量；当底数为2时，单位为bits或shannons。$\funp{I}(x)$和$\funp{P}(x)$的函数关系如图\ref{fig:2-4} 所示。
+\noindent 其中，$x$是$X$的一个取值，$\funp{P}(x)$表示$x$发生的概率。自信息用来衡量单一事件发生时所包含的信息多少，当底数为e时，单位为nats，其中1nats是通过观察概率为$1/\textrm{e}$的事件而获得的信息量；当底数为2时，单位为bits或shannons。$\funp{I}(x)$和$\funp{P}(x)$的函数关系如图\ref{fig:2-4} 所示。
 
 %----------------------------------------------
 \begin{figure}[htp]
@@ -576,7 +576,7 @@ F(x)=\int_{-\infty}^x f(x)\textrm{d}x
 \label{eq:2-27}
 \end{eqnarray}
 
-\noindent 其中，$V$表示词表，$|V|$为词表中单词的个数，$w$为词表中的一个词，count表示统计单词或短语出现的次数。有时候，加法平滑方法会将$\theta$取1，这时称之为加一平滑或是拉普拉斯平滑。这种方法比较容易理解，也比较简单，因此也往往被用于对系统的快速原型中。
+\noindent 其中，$V$表示词表，$|V|$为词表中单词的个数，$w$为词表中的一个词，c表示统计单词或短语出现的次数。有时候，加法平滑方法会将$\theta$取1，这时称之为加一平滑或是拉普拉斯平滑。这种方法比较容易理解，也比较简单，因此也往往被用于对系统的快速原型中。
 
 \parinterval 举一个例子。假设在一个英语文档中随机采样一些单词（词表大小$|V|=20$），各个单词出现的次数为：“look”出现4次，“people”出现3次，“am”出现2次，“what”出现1次，“want”出现1次，“do”出现1次。图\ref{fig:2-12} 给出了在平滑之前和平滑之后的概率分布。
 
@@ -672,7 +672,7 @@ N & = & \sum_{r=0}^{\infty}{r^{*}n_r} \nonumber \\
 \label{eq:2-33}
 \end{eqnarray}
 
-\noindent 其中$d$表示被裁剪的值，$\lambda$是一个正则化常数，$c(\cdot)$是count$(\cdot)$的缩写。可以看到第一项是经过减值调整后的2-gram的概率值，第二项则相当于一个带权重$\lambda$的1-gram的插值项。然而这种插值模型极易受到原始1-gram 模型$\funp{P}(w_{i})$的干扰。
+\noindent 其中$d$表示被裁剪的值，$\lambda$是一个正则化常数。可以看到第一项是经过减值调整后的2-gram的概率值，第二项则相当于一个带权重$\lambda$的1-gram的插值项。然而这种插值模型极易受到原始1-gram 模型$\funp{P}(w_{i})$的干扰。
 
 \parinterval 假设这里使用2-gram和1-gram的插值模型预测下面句子中下划线处的词