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Zengxin

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Chapter18/chapter18.tex

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 \parinterval （九）译后编辑
 
-\parinterval 翻译结果后编辑是指在机器翻译的结果之上，通过少量的人工编辑来进一步完善机器译文。在传统的人工翻译过程中，翻译人员完全依靠人工的方式进行翻译，这虽然保证了翻译质量，但是时间成本高。相对应地，机器翻译具有速度快和成本低的优势。在一些领域，目前的机器翻译质量已经可以很大程度上减小翻译人员的工作量，翻译人员可以在机器翻译的辅助下，花费相对较小的代价来完成翻译。
+\parinterval 翻译结果后编辑是指在机器翻译的结果之上，通过少量的人工编辑来进一步完善机器译文。在传统的人工翻译过程中，翻译人员完全依靠人工的方式进行翻译，这虽然保证了翻译质量，但是时间成本高。相对应地，机器翻译具有速度快和成本低的优势。在一些领域，目前的机器翻译质量已经可以很大程度上减少翻译人员的工作量，翻译人员可以在机器翻译的辅助下，花费相对较小的代价来完成翻译。
 
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 \item SilkRoad。SilkRoad是由五个国内机构（中科院计算所、中科院软件所、中科院自动化所、厦门大学和哈尔滨工业大学）联合开发的基于短语的统计机器翻译系统。该系统是中国乃至亚洲地区第一个开源的统计机器翻译系统。SilkRoad支持多种解码器和规则提取模块，这样可以组合成不同的系统，提供多样的选择。网址：\url{http://www.nlp.org.cn/project/project.php?projid=14}
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-\item SAMT。SAMT\upcite{zollmann2007the}是由卡内基梅隆大学机器翻译团队开发的语法增强的统计机器翻译系统。SAMT在解码的时候使用目标树来生成翻译规则，而不严格遵守目标语言的语法。SAMT 的一个亮点是它提供了简单但高效的方式在机器翻译中使用句法信息。由于SAMT在hadoop中实现，它可受益于大数据集的分布式处理。网址：\url{http://www.cs.cmu.edu/zollmann/samt/}
+\item SAMT。SAMT\upcite{zollmann2007the}是由卡内基梅隆大学机器翻译团队开发的语法增强的统计机器翻译系统。SAMT在解码的时候使用目标树来生成翻译规则，而不严格遵守目标语言的语法。SAMT 的一个亮点是它提供了简单但高效的方式在机器翻译中使用句法信息。由于SAMT在hadoop中实现，它可受益于大数据集的分布式处理。网址：\url{http://www.cs.cmu.edu/~zollmann/samt/}
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 \item HiFST。HiFST\upcite{iglesias2009hierarchical}是剑桥大学开发的统计机器翻译系统。该系统完全基于有限状态自动机实现，因此非常适合对搜索空间进行有效的表示。网址：\url{http://ucam-smt.github.io/}
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-\item cdec。cdec\upcite{dyer2010cdec}是一个强大的解码器，是由Chris Dyer 和他的合作者们一起开发。cdec的主要功能是它使用了翻译模型的一个统一的内部表示，并为结构预测问题的各种模型和算法提供了实现框架。所以，cdec也可以被用来做一个对齐系统或者一个更通用的学习框架。此外，由于使用C++语言编写，cdec的运行速度较快。网址：\url{http://cdec-decoder.org/index.php?title=MainPage}
+\item cdec。cdec\upcite{dyer2010cdec}是一个强大的解码器，是由Chris Dyer 和他的合作者们一起开发。cdec的主要功能是它使用了翻译模型的一个统一的内部表示，并为结构预测问题的各种模型和算法提供了实现框架。所以，cdec也可以被用来做一个对齐系统或者一个更通用的学习框架。此外，由于使用C++语言编写，cdec的运行速度较快。网址：\url{https://github.com/redpony/cdec}
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 \item Phrasal。Phrasal\upcite{Cer2010Phrasal}是由斯坦福大学自然语言处理小组开发的系统。除了传统的基于短语的模型，Phrasal还支持基于非层次短语的模型，这种模型将基于短语的翻译延伸到非连续的短语翻译，增加了模型的泛化能力。网址：\url{http://nlp.stanford.edu/phrasal/}
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 \rule{0pt}{15pt}TVsub & Zh-En & 字幕翻译 & 数据抽取自电视剧 & {https://github.com/longyuewan} \\
  &   &   & 字幕，用于对话中 & gdcu/tvsub \\
  &   &  & 长距离上下文研究 & \\
-\rule{0pt}{15pt}Flickr30K & En-De & 多模态翻译 & 31783张图片，每 & {http://shannon.cs.illinois.edu/D} \\
- & &  & 张图片5个语句标 & enotationGraph/ \\
+\rule{0pt}{15pt}Flickr30K & En-De & 多模态翻译 & 31783张图片，每 & {https://www.kaggle.com/hsankesara/} \\
+ & &  & 张图片5个语句标 & flickr-image-dataset \\
  &   &  & 注 & \\
 \rule{0pt}{15pt}Multi30K  & En-De & 多模态翻译 & 31014张图片，每 & {http://www.statmt.org/wmt16/} \\
  &  En-Fr &  & 张图片5个语句标 & multimodal-task.html \\
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 \parinterval 神经机器翻译系统的训练需要大量的双语数据，这里本节汇总了一些公开的平行语料，方便读者获取。
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-\item News Commentary Corpus：包括汉语、英语等12个语种，64个语言对的双语数据，爬取自Project Syndicate网站的政治、经济评论。URL：\url{http://www.casmacat.eu/corpus/news-commentary.html}
+\item News Commentary Corpus：包括汉语、英语等12个语种，64个语言对的双语数据，爬取自Project Syndicate网站的政治、经济评论。URL：\url{http://opus.nlpl.eu/News-Commentary.php}
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 \item CWMT Corpus：中国计算机翻译研讨会社区收集和共享的中英平行语料，涵盖多种领域，例如新闻、电影字幕、小说和政府文档等。URL：\url{http://nlp.nju.edu.cn/cwmt-wmt/}
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