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Chapter5/chapter5.tex

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 \chapter{基于词的机器翻译建模}
 
-\parinterval {\color{red}使用概率化的方法对翻译问题进行建模是机器翻译发展中的重要里程碑。这种思想也影响了当今的统计机器翻译和神经机器翻译方法。虽然技术不断发展，传统的统计模型已经不再``新鲜''，但它对于今天机器翻译的研究仍然有着重要的启示作用。在了解前沿、展望未来的同时，我们更要冷静的思考前人给我们带来了什么。基于此，本章将介绍统计机器翻译的开山之作\ \dash \ IBM模型，它提出了使用统计模型进行翻译的思想，并在建模中引入了单词对齐这一重要概念。IBM模型由Peter F. Brown等人于上世纪九十年代初提出\cite{Peter1993The}。客观的说，这项工作的视野和对问题的理解，已经超过当时很多人所能看到的东西，其衍生出来的一系列方法和新的问题还被后人花费将近10年的时间来进行研究与讨论。时至今日，IBM模型中的一些思想仍然影响着很多研究工作。}
+\parinterval 使用概率化的方法对翻译问题进行建模是机器翻译发展中的重要里程碑。这种思想也影响了当今的统计机器翻译和神经机器翻译方法。虽然技术不断发展，传统的统计模型已经不再``新鲜''，但它对于今天机器翻译的研究仍然有着重要的启示作用。在了解前沿、展望未来的同时，我们更要冷静的思考前人给我们带来了什么。基于此，这里将介绍统计机器翻译的开山之作\ \dash \ IBM 模型，它提出了使用统计模型进行翻译的思想，并在建模中引入了单词对齐这一重要概念。
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+IBM模型由Peter F. Brown等人于上世纪九十年代初提出\cite{Peter1993The}。客观的说，这项工作的视野和对问题的理解，已经超过当时很多人所能看到的东西，其衍生出来的一系列方法和新的问题还被后人花费将近10年的时间来进行研究与讨论。时至今日，IBM模型中的一些思想仍然影响着很多研究工作。
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+本章将重点介绍一种简单的基于单词的统计翻译模型（IBM模型1），以及在这种建模方式下的模型训练方法。沿着相同的思路，下一章将进一步介绍对``词语顺序调整''和``一对多翻译''问题的求解方法，并建立完整的基于单词的统计翻译模型。
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@@ -827,7 +832,7 @@ g(\mathbf{s},\mathbf{t}) \equiv \prod_{j,i \in \widehat{A}}{\textrm{P}(s_j,t_i)}
 
 \parinterval 接着，利用公式\ref{eq:5-28}的方式，可以把公式\ref{eq:5-24}重写表示为：
 \begin{eqnarray}
-\textrm{IBM模型1：\ \ \ \ } \textrm{P}(\mathbf{s}| \mathbf{t}) & = & \frac{\varepsilon}{(l+1)^{m}} \prod\limits_{j=1}^{m} \sum\limits_{i=0}^{l} f(s_j|t_i) \label{eq:5-64} 
+\textrm{IBM模型1：\ \ \ \ } \textrm{P}(\mathbf{s}| \mathbf{t}) & = & \frac{\varepsilon}{(l+1)^{m}} \prod\limits_{j=1}^{m} \sum\limits_{i=0}^{l} f(s_j|t_i) \label{eq:5-64}
 \label{eq:5-29}
 \end{eqnarray}