更新 chapter16.tex

Chapter16/chapter16.tex

@@ -803,7 +803,7 @@
 
 \parinterval 在真实场景中，由于每个领域的数据量有限，同时领域数量较多，针对每个领域单独训练一个机器翻译模型是不现实的。所以，通常的策略是混合多领域的数据，来训练一个能够支持多领域翻译的机器翻译模型。虽然混合多个领域的数据可以有效增加训练数据规模，但正如前面所说，由于各个领域训练数据量之间的不平衡，在训练数据过少的领域上，模型表现往往差强人意。一种观点认为，数据量较少的领域数据应该在训练过程中获得更大的权重，从而使这些更有价值的数据发挥出更大的作用\upcite{DBLP:conf/emnlp/MatsoukasRZ09,DBLP:conf/emnlp/FosterGK10}。
 
-\parinterval 实际上，基于数据加权的方法与{\chapterthirteen}中基于样本价值的学习方法是一致的，只是描述的场景略有不同。这类方法本质上在解决{\small\bfnew{类别不均衡问题}}\index{类别不均衡问题}（Class Imbalance Problem\index{Class Imbalance Problem}）\upcite{DBLP:conf/emnlp/ZhuH07}。数据加权可以通过修改损失函数，将其缩放$\alpha$ 倍来实现（$\alpha$  是样本的权重）。在具体实践中，也可以直接将低资源的领域数据进行复制\footnote{相当于对数据进行重采样}达到与其相同的效果。
+\parinterval 实际上，基于数据加权的方法与{\chapterthirteen}中基于样本价值的学习方法是一致的，只是描述的场景略有不同。这类方法本质上在解决{\small\bfnew{类别不均衡问题}}\index{类别不均衡问题}（Class Imbalance Problem\index{Class Imbalance Problem}）\upcite{DBLP:conf/emnlp/ZhuH07}。数据加权可以通过修改损失函数，将其缩放$\alpha$ 倍来实现（$\alpha$  是样本的权重）。在具体实践中，也可以直接将低资源的领域数据进行复制\footnote{相当于对数据进行重采样}达到与其相同的效果\upcite{DBLP:conf/wmt/ShahBS10}。
 
 \parinterval 数据选择是数据加权的一种特殊情况，它可以被看做是样本权重非零即一的情况。具体来说，可以直接选择与领域相关的数据参与训练\upcite{DBLP:conf/acl/DuhNST13}。由于这种方法并不需要使用全量数据进行训练，因此模型的训练成本较低。由于{\chapterthirteen}已经对数据加权和数据选择方法进行了详细介绍，这里不再赘述。