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Chapter14/chapter14.tex

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 \parinterval 以上两种推断方式在神经机器翻译中都有应用，对于源语言句子$\seq{x}=\{x_1,x_2,\dots,x_m\}$和目标语句子$\seq{y}=\{y_1,y_2,\dots,y_n\}$，用自左向右的方式可以将翻译概率$\funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x})$描述为公式\eqref{eq:14-1}：
 
 \begin{eqnarray}
-\funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x}) &=& \prod_{j=1}^n \funp{P}(y_j\vert\seq{y}_{<j},\seq{x})
+\funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x})=\prod_{j=1}^n \funp{P}(y_j\vert\seq{y}_{<j},\seq{x})
 \label{eq:14-1}
 \end{eqnarray}
 \parinterval 而用自右向左的方式可以得到公式\eqref{eq:14-2}：
 
 \begin{eqnarray}
-\funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x}) &=& \prod_{j=1}^n \funp{P}(y_{n+1-j}\vert\seq{y}_{>j},\seq{x})
+\funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x})=\prod_{j=1}^n \funp{P}(y_{n+1-j}\vert\seq{y}_{>j},\seq{x})
 \label{eq:14-2}
 \end{eqnarray}
 \parinterval 其中，$\seq{y}_{<j}=\{y_1,y_2,\dots,y_{j-1}\}$，$\seq{y}_{>j}=\{y_{j+1},y_{j+2},\dots,y_n\}$。
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 \item 长度惩罚因子。用译文长度来归一化翻译概率是最常用的方法：对于源语言句子$\seq{x}$和译文句子$\seq{y}$，模型得分$\textrm{score}(\seq{x},\seq{y})$的值会随着译文$\seq{y}$ 的变长而减小，为了避免此现象，可以引入一个长度惩罚函数$\textrm{lp}(\seq{y})$，并定义模型得分如公式\eqref{eq:14-12}所示：
 
 \begin{eqnarray}
-\textrm{score}(\seq{x},\seq{y}) &=& \frac{\log \funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x})}{\textrm{lp}(\seq{y})}
+\textrm{score}(\seq{x},\seq{y})=\frac{\log \funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x})}{\textrm{lp}(\seq{y})}
 \label{eq:14-12}
 \end{eqnarray}
 
@@ -188,7 +188,7 @@ b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 \noindent 其中，$\textrm{cp}(\seq{x},\seq{y}) $表示覆盖度模型，它度量了译文对源语言每个单词的覆盖程度。$\textrm{cp}(\seq{x},\seq{y}) $的定义中，$a_{ij}$表示源语言第$i$个位置与目标语第$j$个位置的注意力权重，这样$\sum \limits_{j}^{|\seq{y}|} a_{ij}$就可以用来衡量源语言第$i$个单词被翻译了“多少”，如果它大于1，表明翻译多了；如果小于1，表明翻译少了。公式\eqref{eq:14-6}会惩罚那些欠翻译的翻译假设。覆盖度模型的一种改进形式是\upcite{li-etal-2018-simple}：
 
 \begin{eqnarray}
-\textrm{cp}(\seq{x},\seq{y}) &=& \sum_{i=1}^{|\seq{x}|} \log( \textrm{max} ( \sum_{j}^{|\seq{y}|} a_{ij},\beta))
+\textrm{cp}(\seq{x},\seq{y}) = \sum_{i=1}^{|\seq{x}|} \log( \textrm{max} ( \sum_{j}^{|\seq{y}|} a_{ij},\beta))
 \label{eq:14-7}
 \end{eqnarray}
 \noindent 公式\eqref{eq:14-7}将公式\eqref{eq:14-6}中的向下截断方式换为了向上截断。这样，模型可以对过翻译（或重复翻译）有更好的建模能力。不过，这个模型需要在开发集上细致地调整$\beta$，也带来了一定的额外工作量。此外，也可以将这种覆盖度单独建模并进行参数化，与翻译模型一同训练\upcite{Mi2016CoverageEM,TuModeling,Kazimi2017CoverageFC}。这样可以得到更加精细的覆盖度模型。
@@ -416,7 +416,7 @@ b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 \parinterval 目前主流的神经机器翻译的推断是一种{\small\sffamily\bfseries{自回归翻译}}\index{自回归翻译}（Autoregressive Translation）\index{Autoregressive Translation}过程。所谓自回归是一种描述时间序列生成的方式。对于目标序列$\seq{y}=\{y_1,\dots,y_n\}$，自回归模型假设$j$时刻状态$y_j$的生成依赖于之前的状态$\{y_1,\dots,y_{j-1}\}$，而且$y_j$与$\{y_1,\dots,y_{j-1}\}$构成线性关系，那么生成$y_j$就是自回归的序列生成过程。神经机器翻译借用了这个概念，但是并不要求线性模型。对于输入的源语言序列$\seq{x}=\{x_1,\dots,x_m\}$，用自回归翻译模型生成译文序列$\seq{y}=\{y_1,\dots,y_n\}$的概率可以被定义为：
 
 \begin{eqnarray}
-\funp{P}(\seq{y}|\seq{x}) &=& \prod_{j=1}^n {\funp{P}(y_j|y_{<j},\seq{x})}
+\funp{P}(\seq{y}|\seq{x})=\prod_{j=1}^n {\funp{P}(y_j|y_{<j},\seq{x})}
 \label{eq:14-8}
 \end{eqnarray}
 
@@ -425,7 +425,7 @@ b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 \parinterval 对于这个问题，研究者也考虑移除翻译的自归回性，进行{\small\sffamily\bfseries{非自回归翻译}}\index{非自回归翻译}（Non-Autoregressive Translation，NAT）\index{Non-Autoregressive Translation}\upcite{Gu2017NonAutoregressiveNM}。一个简单的非自回归翻译模型将问题建模为：
 
 \begin{eqnarray}
-\funp{P}(\seq{y}|\seq{x}) &=& \prod_{j=1}^n {\funp{P}(y_j|\seq{x})}
+\funp{P}(\seq{y}|\seq{x})=\prod_{j=1}^n {\funp{P}(y_j|\seq{x})}
 \label{eq:14-9}
 \end{eqnarray}
 
@@ -485,7 +485,7 @@ b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 \parinterval 另外，在每个解码器层中还包括额外的位置注意力模块，该模块与Transformer模型的其它部分中使用的多头注意力机制相同，如下：
 
 \begin{eqnarray}
-\textrm{Attention}(\mathbi{Q},\mathbi{K},\mathbi{V}) &=& \textrm{Softmax}(\frac{\mathbi{Q}{\mathbi{K}}^{T}}{\sqrt{d_k}})\cdot \mathbi{V}
+\textrm{Attention}(\mathbi{Q},\mathbi{K},\mathbi{V})&=&\textrm{Softmax}(\frac{\mathbi{Q}{\mathbi{K}}^{T}}{\sqrt{d_k}})\cdot \mathbi{V}
 \label{eq:14-10}
 \end{eqnarray}
 
@@ -651,7 +651,7 @@ b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 \parinterval 神经机器翻译模型对每个目标端位置$j$的单词分布进行预测，即对于目标语言词汇表中的每个单词$y_j$，需要计算$\funp{P}(y_j | \seq{y}_{<j},\seq{x})$。假设有$K$个神经机器翻译系统，那么每个系统$k$都可以独立的计算这个概率，记为$\funp{P}_{k} (y_j | \seq{y}_{<j},\seq{x})$。于是，可以用公式\eqref{eq:14-11}融合这$K$个系统的预测：
 
 \begin{eqnarray}
-\funp{P}(y_{j} | \seq{y}_{<j},\seq{x}) &=& \sum_{k=1}^K \gamma_{k} \cdot \funp{P}_{k} (y_j | \seq{y}_{<j},\seq{x})
+\funp{P}(y_{j} | \seq{y}_{<j},\seq{x}) = \sum_{k=1}^K \gamma_{k} \cdot \funp{P}_{k} (y_j | \seq{y}_{<j},\seq{x})
 \label{eq:14-11}
 \end{eqnarray}