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第一章修改

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 \subsection{机器翻译的快速成长}
 \subsection{机器翻译的快速成长}
 
 
-\parinterval 事物发展都是螺旋式上升的，机器翻译也是一样。早期基于规则的机器翻译方法得益于1957年英格维(V. Yingve)提出的把语法与算法分开的思想，该思想本质上把语言分析和程序设计分开，这样语言学家可以通过不断增加新的翻译规则来完善机器翻译系统，并且不需要修改系统代码。但是基于规则的方法，虽然对少部分句子具有较高的翻译精度，可是对翻译现象的覆盖度有限，而且对规则或者模板中的噪声非常敏感，系统健壮性差。
+\parinterval 事物发展都是螺旋式上升的，机器翻译也是一样。早期基于规则的机器翻译方法需要人来书写规则，虽然对少部分句子具有较高的翻译精度，可是对翻译现象的覆盖度有限，而且对规则或者模板中的噪声非常敏感，系统健壮性差。
 
 
 \parinterval 上世纪70年代中后期，特别是80年代到90年代初，国家之间往来日益密切，而不同语言之间形成的交流障碍愈发严重，传统的人工作业方式已经远远不能满足需求。与此同时，语料库语言学的发展也为机器翻译提供了新的思路。其中，随着传统纸质文字资料不断电子化，计算机可读的语料越来越多，这使得人们可以用计算机对语言规律进行统计分析。另一方面，随着可用数据越来越多，用数学模型描述这些数据中的规律并进行推理逐渐成为可能。这也衍生出一类数学建模方法\ \dash\ {\small\bfnew{数据驱动}}\index{数据驱动}（Data-Driven）\index{Data-Driven}的方法。同时这类方法也成为了随后出现的统计机器翻译的基础，其中比较有代表性的就是IBM研究人员基于噪声信道模型提出的5种统计模型，后来被称为IBM Model1到IBM Model5\cite{DBLP:journals/coling/BrownCPPJLMR90,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}。
 \parinterval 上世纪70年代中后期，特别是80年代到90年代初，国家之间往来日益密切，而不同语言之间形成的交流障碍愈发严重，传统的人工作业方式已经远远不能满足需求。与此同时，语料库语言学的发展也为机器翻译提供了新的思路。其中，随着传统纸质文字资料不断电子化，计算机可读的语料越来越多，这使得人们可以用计算机对语言规律进行统计分析。另一方面，随着可用数据越来越多，用数学模型描述这些数据中的规律并进行推理逐渐成为可能。这也衍生出一类数学建模方法\ \dash\ {\small\bfnew{数据驱动}}\index{数据驱动}（Data-Driven）\index{Data-Driven}的方法。同时这类方法也成为了随后出现的统计机器翻译的基础，其中比较有代表性的就是IBM研究人员基于噪声信道模型提出的5种统计模型，后来被称为IBM Model1到IBM Model5\cite{DBLP:journals/coling/BrownCPPJLMR90,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}。