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Chapter14/chapter14.tex

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 \parinterval 机器翻译有两种常用的推断方式\ \dash \ 自左向右推断和自右向左推断。自左向右推断符合现实世界中人类的语言使用规律，因为在人为翻译一个句子时，人们总是习惯从句子开始的部分往后生成\footnote{有些语言中，文字是自右向左书写，这时自右向左推断更符合人类使用这种语言的习惯。}。不过，有时候人也会使用当前单词后面的译文信息。也就是说，翻译也需要“未来” 的文字信息。于是很容易想到使用自右向左的方法对译文进行生成。
 
-\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}：
+\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$\seq{x}=\{x_1,x_2,\dots,x_m\}$和目标语言句子$\seq{y}=\{y_1,y_2,\dots,y_n\}$，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})
@@ -119,7 +119,7 @@
 \end{eqnarray}
 \parinterval 其中，$\seq{y}_{<j}=\{y_1,y_2,\dots,y_{j-1}\}$，$\seq{y}_{>j}=\{y_{j+1},y_{j+2},\dots,y_n\}$。
 
-\parinterval 可以看到，自左向右推断和自右向左推断本质上是一样的。{\chapterten} $\sim$ {\chaptertwelve}均使用了自左向右的推断方法。自右向左推断比较简单的实现方式是：在训练过程中直接将双语数据中的目标语句子进行反向，之后仍然使用原始的模型进行训练即可。在推断的时候，生成的目标语词串也需要进行反向得到最终的译文。有时候，使用自右向左的推断方式会取得更好的效果\upcite{DBLP:conf/wmt/SennrichHB16}。不过更多情况下需要同时使用词串左端（历史）和右端（未来）的信息。有多种思路可以融合左右两端信息：
+\parinterval 可以看到，自左向右推断和自右向左推断本质上是一样的。{\chapterten} $\sim$ {\chaptertwelve}均使用了自左向右的推断方法。自右向左推断比较简单的实现方式是：在训练过程中直接将双语数据中的目标语言句子进行反向，之后仍然使用原始的模型进行训练即可。在推断的时候，生成的目标语词串也需要进行反向得到最终的译文。有时候，使用自右向左的推断方式会取得更好的效果\upcite{DBLP:conf/wmt/SennrichHB16}。不过更多情况下需要同时使用词串左端（历史）和右端（未来）的信息。有多种思路可以融合左右两端信息：
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
@@ -589,7 +589,7 @@ b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 \end{figure}
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-\parinterval 除了使用上一个步骤的输出，当前解码器的输入还使用了添加噪声的正确目标语句子，两种使用情况之间使用一个超参数控制\upcite{Lee2018DeterministicNN}。另外，对于目标语长度的预测，本文使用编码端的输出单独训练了一个独立的长度预测模块，这种方法也推广到了目前大多数模型上。
+\parinterval 除了使用上一个步骤的输出，当前解码器的输入还使用了添加噪声的正确目标语言句子，两种使用情况之间使用一个超参数控制\upcite{Lee2018DeterministicNN}。另外，对于目标语长度的预测，本文使用编码端的输出单独训练了一个独立的长度预测模块，这种方法也推广到了目前大多数模型上。
 
 \parinterval 另一种方法借鉴了BERT的思想\upcite{devlin2019bert}，提出了一种新的解码方法：Mask-Predict\upcite{Ghazvininejad2019MaskPredictPD}。