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Chapter6/chapter6.tex

@@ -229,7 +229,6 @@
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 \begin{itemize}
-\vspace{0.5em}
 \item 第一部分：对每个$i\in[1,l]$的目标语单词的产出率建模（{\color{red!70} 红色}），即$\varphi_i$的生成概率。它依赖于$\seq{t}$和区间$[1,i-1]$的目标语单词的产出率$\varphi_1^{i-1}$。\footnote{这里约定，当$i=1$ 时，$\varphi_1^0$ 表示空。}
 \vspace{0.5em}
 \item 第二部分：对$i=0$时的产出率建模（{\color{blue!70} 蓝色}），即空标记$t_0$的产出率生成概率。它依赖于$\seq{t}$和区间$[1,i-1]$的目标语单词的产出率$\varphi_1^l$。
@@ -248,7 +247,7 @@
 \subsection{IBM 模型3}
 
 \parinterval IBM模型3通过一些假设对图\ref{fig:6-7}所表示的基本模型进行了化简。具体来说，对于每个$i\in[1,l]$，假设$\funp{P}(\varphi_i |\varphi_1^{i-1},\seq{t})$仅依赖于$\varphi_i$和$t_i$，$\funp{P}(\pi_{ik}|\pi_{i1}^{k-1},\pi_1^{i-1},\tau_0^l,\varphi_0^l,\seq{t})$仅依赖于$\pi_{ik}$、$i$、$m$和$l$。而对于所有的$i\in[0,l]$，假设$\funp{P}(\tau_{ik}|\tau_{i1}^{k-1},\tau_1^{i-1},\varphi_0^l,\seq{t})$仅依赖于$\tau_{ik}$和$t_i$。这些假设的形式化描述为：
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+\vspace{-0.5em}
 \begin{eqnarray}
 \funp{P}(\varphi_i|\varphi_1^{i-1},\seq{t})                                                              & = &{\funp{P}(\varphi_i|t_i)} \label{eq:6-10} \\
 \funp{P}(\tau_{ik} = s_j |\tau_{i1}^{k-1},\tau_{1}^{i-1},\varphi_0^t,\seq{t})             & = & t(s_j|t_i) \label{eq:6-11} \\
@@ -265,7 +264,6 @@
 \end{eqnarray}
 
 否则
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 \begin{eqnarray}
 \funp{P}(\pi_{0k}=j|\pi_{01}^{k-1},\pi_1^l,\tau_0^l,\varphi_0^l,\seq{t}) & = & 0
 \label{eq:6-14}
@@ -308,7 +306,6 @@ m-\varphi_0\\
 p_0+p_1                            & = & 1 \label{eq:6-21}
 \end{eqnarray}
 }
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 %    NEW SUB-SECTION
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