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Chapter1/chapter1.tex

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-\parinterval 今天，神经机器翻译已经成为新的范式，与统计机器翻译一同推动了机器翻译技术与应用产品的发展。比如，从世界上著名的机器翻译比赛WMT和CCMT中就可以看出这个趋势。如图\ref{fig:1-6}所示，其中左图是WMT\ 19国际机器翻译比赛的参赛队伍的截图，这些参赛队伍基本上都在使用深度学习完成机器翻译的建模。而在WMT\ 19各个项目夺冠系统中（\ref{fig:1-6}右图），神经机器翻译也几乎一统天下。
+\parinterval 今天，神经机器翻译已经成为新的范式，与统计机器翻译一同推动了机器翻译技术与应用产品的发展。比如，从世界上著名的机器翻译比赛WMT和CCMT中就可以看出这个趋势。如图\ref{fig:1-6}所示，其中左图是WMT\ 19国际机器翻译比赛的参赛队伍的截图，这些参赛队伍基本上都在使用深度学习完成机器翻译的建模。而在WMT\ 19各个项目夺冠系统中（\ref{fig:1-6}右图），神经机器翻译也占据了主导地位。
 
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 \begin{figure}[htp]
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 \begin{figure}[htp]
     \centering
 \input{./Chapter1/Figures/figure-comparison-mt-ht-1}
-    \caption{机器翻译与人工翻译实例结果对比}
+    \caption{机器翻译与人工翻译结果对比实例}
     \label{fig:1-8}
 \end{figure}
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 \end{figure}
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-\parinterval 转换法的目标就是使用规则定义的词法和句法，将源语言句子分解成为一个蕴含语言学标志的结构。如一个中文源文“她把一束花放在桌上。”，经过词法和句法分析之后可以被表示成如图\ref{fig:1-12} 所示的结构，这个结构就是图\ref{fig:1-11}中的源语言句子结构。这种使用语言学提取句子结构化表示，并使用某种规则匹配源文结构和译文结构的方式也为{\chaptereight}将要介绍的基于语言学句法的模型提供了思路。
+\parinterval 转换法的目标就是使用规则定义的词法和句法，将源语言句子分解成为一个蕴含语言学标志的结构。如一个汉语句子“她把一束花放在桌上。”，经过词法和句法分析之后可以被表示成如图\ref{fig:1-12} 所示的结构，这个结构就是图\ref{fig:1-11}中的源语言句子结构。这种使用语言学提取句子结构化表示，并使用某种规则匹配源语言结构和目标语言结构的方式也为{\chaptereight}将要介绍的基于语言学句法的模型提供了思路。
 
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 \begin{figure}[htp]
     \centering
 \input{./Chapter1/Figures/example-of-source-structure}
-    \caption{一个源文结构的例子}
+    \caption{一个汉语句子结构的实例}
     \label{fig:1-12}
 \end{figure}
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 \item NLPCC，全称CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing。NLPCC 是由中国计算机学会（CCF）主办的 CCF 中文信息技术专业委员会年度学术会议,专注于自然语言处理及中文处理领域的研究和应用创新。会议自 2012 年开始举办，主要活动有主题演讲、论文报告、技术测评等多种形式。
 \vspace{0.5em}
-\item WMT，全称Conference on Machine Translation。机器翻译领域一年一度研讨会，是国际公认的顶级机器翻译赛事之一。
+\item WMT，全称Conference on Machine Translation，前身为Workshop on Statistical Machine Translation。机器翻译领域一年一度的国际会议。其举办的机器翻译评测是国际公认的顶级机器翻译赛事之一。
 \vspace{0.5em}
 \end{itemize}
 

mt-book-xelatex.tex

@@ -131,7 +131,7 @@
 %	CHAPTERS
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-\include{Chapter1/chapter1-diff}
+\include{Chapter1/chapter1}
 %\include{Chapter2/chapter2}
 %\include{Chapter3/chapter3}
 %\include{Chapter4/chapter4}