更新 chapter5.tex

Chapter5/chapter5.tex

@@ -1084,7 +1084,7 @@ c_{\mathbb{E}}(s_u|t_v)=\sum\limits_{i=1}^{K}  c_{\mathbb{E}}(s_u|t_v;s^{[i]},t^
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-\section{小结及深入阅读}
+\section{小结及拓展阅读}
 
 \parinterval 本章对IBM系列模型中的IBM模型1进行了详细的介绍和讨论，从一个简单的基于单词的翻译模型开始，本章从建模、解码、训练多个维度对统计机器翻译进行了描述，期间涉及了词对齐、优化等多个重要概念。IBM模型共分为5个模型，对翻译问题的建模依次由浅入深，同时模型复杂度也依次增加，我们将在{\chaptersix}对IBM模型2-5进行详细的介绍和讨论。IBM模型作为入门统计机器翻译的``必经之路''，其思想对今天的机器翻译仍然产生着影响。虽然单独使用IBM模型进行机器翻译现在已经不多见，甚至很多从事神经机器翻译等前沿研究的人对IBM模型已经逐渐淡忘，但是不能否认IBM模型标志着一个时代的开始。从某种意义上讲，当使用公式$\hat{\seq{t}} = \argmax_{\seq{t}} \funp{P}(\seq{t}|\seq{s})$描述机器翻译问题的时候，或多或少都在使用与IBM模型相似的思想。