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Shanweiqiao

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Chapter1/Figures/figure-comparison-mt-ht-1.tex
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\begin{tikzpicture}
%第一段----------------------------------------------
%原文-------------
\node [pos=0.4,left,xshift=-0.4em,yshift=2.0em] (original1) {\scriptsize{源 \qquad 文：从前有一个小岛，上面住着快乐、悲哀、知识和爱，还有其他各种情感。一天，情感们得知}};
\node [pos=0.4,left,xshift=-0.4em,yshift=2.0em] (original1) {\scriptsize{源\ \ 语\ \ 言：从前有一个小岛，上面住着快乐、悲哀、知识和爱，还有其他各种情感。一天，情感们得知}};
\node [anchor=north west] (original1-1) at ([xshift=3.5em,yshift=0.3em]original1.south west) {\scriptsize{小岛快要下沉了。于是，大家都准备船只，离开小岛，只有爱决定留下来，她想坚持到最后}};
\node [anchor=north west] (original1-2) at ([yshift=0.3em]original1-1.south west) {\scriptsize{一刻。过了几天，小岛真的要下沉了，爱想请人帮忙。}};
%机器翻译--------------
......
Chapter1/chapter1.tex
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\parinterval 从广义上来讲，“翻译”是指把一个事物转化为另一个事物的过程。这个概念多使用在对序列的转化上，比如，计算机程序的编译、自然语言文字的翻译、生物蛋白质的合成等。在程序编译中，高级语言编写的程序经过一系列的处理后转化为可执行的目标程序，这是一种从高级程序语言到低级程序语言的“翻译”。在人类语言的翻译中，一种语言文字通过人脑转化为另一种语言表达，这是一种自然语言的“翻译”。在蛋白质合成的第一步，RNA分子序列转化为特定的氨基酸序列，这是一种生物学遗传信息的“翻译”。甚至说给上联对出下联、给一幅图片写出图片的主题等都可以被看作是“翻译”的过程。
\vspace{0.5em}
\parinterval 这里更加关注人类语言之间的翻译问题，即自然语言的翻译。如图\ref{fig:1-1}所示，通过计算机可以将一段中文文字自动转化为英文文字，中文被称为{\small\bfnew{源语言}}\index{源语言}（Source Language）\index{Source Language}，英文被称为{\small\bfnew{目标语言}}\index{目标语言}（Target Language）\index{Target Language}。
\parinterval 这里更加关注人类语言之间的翻译问题，即自然语言的翻译。如图\ref{fig:1-1}所示，通过计算机可以将一段汉语文字自动转化为英语文字，汉语被称为{\small\bfnew{源语言}}\index{源语言}（Source Language）\index{Source Language}，英语被称为{\small\bfnew{目标语言}}\index{目标语言}（Target Language）\index{Target Language}。
%----------------------------------------------
\begin{figure}[htp]
\centering
\includegraphics[scale=0.2]{./Chapter1/Figures/figure-zh_en-example.png}
\caption{通过计算机将中文翻译为英文}
\caption{通过计算机将汉语翻译为英语}
\label{fig:1-1}
\end{figure}
%----------------------------------------------
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\end{figure}
%------------------------------------------
\parinterval 在此之后，更多的翻译工作在文化和知识传播中开展。其中一个典型代表是宗教文献的翻译。宗教是人类意识形态的一个重要载体，为了宣传教义，人们编写了大量的宗教文献。在西方，一项最早被记录的翻译活动是将旧约圣经（希伯来文及埃兰文）翻译为希腊文版本。迄今为止人类历史上翻译版本最多的书就是圣经。在中国唐代，有一位世界性的文化人物\ \dash \ 玄奘，他不仅是佛学家、旅行家，还是翻译家。玄奘西行求法归来后把全部的心血和智慧奉献给了译经事业，在助手们的帮助下，共翻译佛教经论74部，1335卷，每卷万字左右，合计1335万字，占去整个唐代译经总数的一半以上，树立了我国古代翻译思想的光辉典范。
\parinterval 在此之后，更多的翻译工作在文化和知识传播中开展。其中一个典型代表是宗教文献的翻译。宗教是人类意识形态的一个重要载体，为了宣传教义，人们编写了大量的宗教文献。在西方，一项最早被记录的翻译活动是将旧约圣经（希伯来文及埃兰文）翻译为希腊文版本。迄今为止人类历史上翻译版本最多的书就是圣经。在中国唐代，有一位世界性的文化人物\ \dash \ 玄奘，他不仅是佛学家、旅行家，还是翻译家。玄奘西行求法归来后把全部的心血和智慧奉献给了译经事业，在助手们的帮助下，共翻译佛教经论74部，1335卷，每卷万字左右，合计1335万字，占去整个唐代译经总数的一半以上\upcite{朴均吉2000玄奘与韩半岛佛教}，树立了我国古代翻译思想的光辉典范。
\parinterval 翻译在人类历史长河中起到了重要的作用。一方面，由于语言文字、文化和地理位置的差异性，使得翻译成为一个重要的需求；另一方面，翻译也加速了不同文明的融会贯通，促进了世界的发展。今天，翻译已经成为重要的行业之一，包括各个高校也都设立了翻译及相关专业，相关人才不断涌现。据《2019年中国语言服务行业发展报告》统计：全球语言服务产值预计将首次接近500亿美元；中国涉及语言服务的在营企业360,000余家，语言服务为主营业务的在营企业近万家，总产值超过300亿元，年增长3\%以上；全国开设外语类专业的高校数量多达上千所，其中设立有翻译硕士（MTI）和翻译本科（BTI）专业的院校分别有250余所和280余所，其中仅MTI得累计招生数就高达6万余人\upcite{赵军峰2019深化改革}。当然，面对着巨大的需求，如何使用机器辅助翻译等技术手段提高人工翻译效率，也是人工翻译和机器翻译领域需要共同探索的方向。
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\parinterval 人工翻译已经存在了上千年，而机器翻译又起源于什么时候呢？机器翻译跌宕起伏的发展史可以分为萌芽期、受挫期、快速成长期和爆发期四个阶段。
\parinterval 早在17世纪，如Descartes、Leibniz、Cave\ Beck、Athanasius\ Kircher和Johann\ Joachim\ Becher等很多学者就提出采用机器词典（电子词典）来克服语言障碍的想法，这种想法在当时是很超前的。随着语言学、计算机科学等学科的发展，在19世纪30年代使用计算模型进行自动翻译的思想开始萌芽，如当时法国科学家G.\ B.\ Artsouni就提出用机器来进行翻译的想法。只是那时依然没有合适的实现手段，所以这种想法的合理性无法被证实。
\parinterval 早在17世纪，如Descartes就提出使用世界语言，即使用统一符号表示不同语言、相同含义的词汇，来克服语言障碍的想法\upcite{knowlson1975universal}，这种想法在当时是很超前的。随着语言学、计算机科学等学科的发展，在19世纪30年代使用计算模型进行自动翻译的思想开始萌芽，如当时法国科学家G.\ B.\ Artsouni就提出用机器来进行翻译的想法。只是那时依然没有合适的实现手段，所以这种想法的合理性无法被证实。
\parinterval 随着第二次世界大战爆发， 对文字进行加密和解密成为重要的军事需求，这也使得数学和密码学变得相当发达。在战争结束一年后，世界上第一台通用电子数字计算机于1946年研制成功（图\ref{fig:1-4}），至此使用机器进行翻译有了真正实现的可能。
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\end{figure}
%-------------------------------------------
\parinterval 基于战时密码学领域与通讯领域的研究，Claude\ Elwood\ Shannon在1948年提出使用“噪声信道”描述语言的传输过程，并借用热力学中的“{\small\bfnew{熵}}\index{熵}”（Entropy）\index{Entropy}来刻画消息中的信息量\upcite{DBLP:journals/bstj/Shannon48}。次年，Shannon与Warren\ Weaver更是合著了著名的《通讯的数学理论》\upcite{DBLP:journals/bstj/Shannon48a}，这些工作都为后期的统计机器翻译打下了理论基础。
\parinterval 基于战时密码学领域与通讯领域的研究，Claude\ Elwood\ Shannon在1948年提出使用“噪声信道”描述语言的传输过程，并借用热力学中的“{\small\bfnew{熵}}\index{熵}”（Entropy）\index{Entropy}来刻画消息中的信息量\upcite{DBLP:journals/bstj/Shannon48}。次年，Shannon与Warren\ Weaver更是合著了著名的\emph{The Mathematical Theory of Communication}\upcite{shannon1949the}，这些工作都为后期的统计机器翻译打下了理论基础。
\parinterval 1949年，Weaver撰写了一篇名为\emph{TRANSLATION}的备忘录，在这个备忘录中Weaver提出用密码学的方法解决人类语言翻译任务的想法，比如把汉语看成英语的一个加密文本，那么将汉语翻译成英语就类似于解密的过程。并且在这篇备忘录中第一次提出了机器翻译，正式开创了{\small\bfnew{机器翻译}}\index{机器翻译}（Machine Translation）\index{Machine Translation}的概念，这个概念一直沿用至今。虽然，在那个年代进行机器翻译的研究条件并不成熟，包括使用加密解密技术进行自动翻译的很多尝试很快也被验证是不可行的，但是这些早期的探索为后来机器翻译的发展提供了思想的火种。
\parinterval 1949年，Weaver撰写了一篇名为\emph{TRANSLATION}的备忘录\upcite{weaver1955translation}，在这个备忘录中Weaver提出用密码学的方法解决人类语言翻译任务的想法，比如把汉语看成英语的一个加密文本，那么将汉语翻译成英语就类似于解密的过程。并且在这篇备忘录中第一次提出了机器翻译，正式开创了{\small\bfnew{机器翻译}}\index{机器翻译}（Machine Translation）\index{Machine Translation}的概念，这个概念一直沿用至今。虽然，在那个年代进行机器翻译的研究条件并不成熟，包括使用加密解密技术进行自动翻译的很多尝试很快也被验证是不可行的，但是这些早期的探索为后来机器翻译的发展提供了思想的火种。
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% NEW SUB-SECTION
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\subsection{机器翻译的受挫}
\parinterval 随着电子计算机的发展，研究者开始尝试使用计算机来进行自动翻译。1954年，美国乔治敦大学在IBM公司支持下，启动了第一次真正的机器翻译实验。翻译的目标是将几个简单的俄语句子翻译成为英文，翻译系统包含6条翻译规则和250词汇。这次翻译实验中测试了50个化学文本句子，取得了初步成功。在某种意义上来说，这个实验显示了采用基于词典和翻译规则的方法可以实现机器翻译过程。虽然只是取得了初步成功，但却引起了苏联、英国和日本研究机构的机器翻译研究热，大大推动了早期机器翻译的研究进展。
\parinterval 随着电子计算机的发展，研究者开始尝试使用计算机来进行自动翻译。1954年，美国乔治敦大学在IBM公司支持下，启动了第一次真正的机器翻译实验。翻译的目标是将几个简单的俄语句子翻译成为英语，翻译系统包含6条翻译规则和250词汇。这次翻译实验中测试了50个化学文本句子，取得了初步成功。在某种意义上来说，这个实验显示了采用基于词典和翻译规则的方法可以实现机器翻译过程。虽然只是取得了初步成功，但却引起了苏联、英国和日本研究机构的机器翻译研究热，大大推动了早期机器翻译的研究进展。
\parinterval 1957年，Noam\ Chomsky在\emph{Syntactic\ Structures}中描述了转换生成语法，并使用数学方法来研究自然语言，建立了包括上下文有关语法、上下文无关语法等4种类型的语法\upcite{Chomsky1957Syntactic}。这些工作最终为今天计算机中广泛使用的“形式语言”奠定了基础。而他的思想也深深地影响了同时期的语言学和自然语言处理领域的学者。特别是是，早期基于规则的机器翻译中也大量使用了这些思想。
\parinterval 1957年，Noam\ Chomsky在\emph{Syntactic\ Structures}中描述了转换生成语法\upcite{Chomsky1957Syntactic}，并使用数学方法来研究自然语言，建立了包括上下文有关语法、上下文无关语法等4种类型的语法。这些工作最终为今天计算机中广泛使用的“形式语言”奠定了基础。而他的思想也深深地影响了同时期的语言学和自然语言处理领域的学者。特别是是，早期基于规则的机器翻译中也大量使用了这些思想。
\parinterval 虽然在这段时间，使用机器进行翻译的议题越加火热，但是事情并不总是一帆风顺，怀疑论者对机器翻译一直存有质疑，并很容易找出一些机器翻译无法解决的问题。自然地，人们也期望能够客观地评估一下机器翻译的可行性。当时美国基金资助组织委任自动语言处理咨询会承担了这项任务。经过近两年的调查与分析，该委员会于1966年11月公布了一个题为\emph{LANGUAGE\ \ AND\ \ MACHINES}的报告（图\ref{fig:1-5}），即ALPAC报告。该报告全面否定了机器翻译的可行性，为机器翻译的研究泼了一盆冷水。
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\parinterval 事物的发展都是螺旋式上升的，机器翻译也是一样。早期基于规则的机器翻译方法需要人来书写规则，虽然对少部分句子具有较高的翻译精度，可是对翻译现象的覆盖度有限，而且对规则或者模板中的噪声非常敏感，系统健壮性差。
\parinterval 上世纪70年代中后期，特别是80年代到90年代初，国家之间往来日益密切，而不同语言之间形成的交流障碍愈发严重，传统的人工作业方式已经远远不能满足需求。与此同时，语料库语言学的发展也为机器翻译提供了新的思路。一方面，随着传统纸质文字资料不断电子化，计算机可读的语料越来越多，这使得人们可以用计算机对语言规律进行统计分析。另一方面，随着可用数据越来越多，用数学模型描述这些数据中的规律并进行推理逐渐成为可能。这也衍生出一类数学建模方法\ \dash\ {\small\bfnew{数据驱动}}\index{数据驱动}（Data-Driven）\index{Data-Driven}的方法。同时这类方法也成为了随后出现的统计机器翻译的基础，比如，IBM研究人员提出的基于噪声信道模型的5种统计翻译模型\upcite{DBLP:journals/coling/BrownCPPJLMR90,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}。
\parinterval 上世纪70年代中后期，特别是80年代到90年代初，国家之间往来日益密切，而不同语言之间形成的交流障碍愈发严重，传统的人工作业方式已经远远不能满足需求。与此同时，语料库语言学的发展也为机器翻译提供了新的思路。一方面，随着传统纸质文字资料不断电子化，计算机可读的语料越来越多，这使得人们可以用计算机对语言规律进行统计分析。另一方面，随着可用数据越来越多，用数学模型描述这些数据中的规律并进行推理逐渐成为可能。这也衍生出一类数学建模方法\ \dash\ {\small\bfnew{数据驱动}}\index{数据驱动}（Data-Driven）\index{Data-Driven}的方法。同时这类方法也成为了随后出现的统计机器翻译的基础，比如，IBM研究人员提出的基于噪声信道模型的5种统计翻译模型\upcite{brown1990statistical,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}。
\parinterval 基于数据驱动的方法不依赖于人书写的规则，机器翻译的建模、训练和推断都可以自动地从数据中学习。这使得整个机器翻译的范式发生了翻天覆地的变化，比如，日本学者长尾真提出的基于实例的方法\upcite{nagao1984framework,DBLP:conf/coling/SatoN90}和统计机器翻译\upcite{DBLP:journals/coling/BrownCPPJLMR90,DBLP:journals/coling/BrownPPM94}就是在此期间兴起的。此外，这样的方法使得机器翻译系统的开发代价大大降低。
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\parinterval 机器翻译技术大体上可以分为三种方法，分别为基于规则的机器翻译、统计机器翻译以及神经机器翻译。第一代机器翻译技术是主要使用基于规则的机器翻译方法，其主要思想是通过形式文法定义的规则引入源语言和目标语中的语言学知识。此类方法在机器翻译技术诞生之初就被人所关注，特别是在上世纪70年代，以基于规则方法为代表的专家系统是人工智能中最具代表性的研究领域。甚至到了统计机器翻译时代，很多系统中也大量地使用了基于规则的翻译知识表达形式。
\parinterval 早期，基于规则的机器翻译大多依赖人工定义及书写的规则。主要有两类方法\upcite{tripathi2010approaches}：一类是基于转换规则的机器翻译方法，简称转换法。另一类是基于中间语言的方法。它们都以词典和人工书写的规则库作为翻译知识，用一系列规则的组合完成翻译。
\parinterval 早期，基于规则的机器翻译大多依赖人工定义及书写的规则。主要有两类方法\upcite{nirenburg1989knowledge}：一类是基于转换规则的机器翻译方法，简称转换法。另一类是基于中间语言的方法。它们都以词典和人工书写的规则库作为翻译知识，用一系列规则的组合完成翻译。
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% NEW SUB-SECTION
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\subsection{统计机器翻译}
\parinterval 统计机器翻译兴起于上世纪90年代\upcite{brown1990statistical,koehn2003statistical}，它利用统计模型从单/双语语料中自动学习翻译知识。具体来说，可以使用单语语料学习语言模型，使用双语平行语料学习翻译模型，并使用这些统计模型完成对翻译过程的建模。整个过程不需要人工编写规则，也不需要从实例中构建翻译模板。无论是词还是短语，甚至是句法结构，统计机器翻译系统都可以自动学习。人更多的是定义翻译所需的特征和基本翻译单元的形式，而翻译知识都保存在模型的参数中。
\parinterval 统计机器翻译兴起于上世纪90年代\upcite{brown1990statistical,gale1993a}，它利用统计模型从单/双语语料中自动学习翻译知识。具体来说，可以使用单语语料学习语言模型，使用双语平行语料学习翻译模型，并使用这些统计模型完成对翻译过程的建模。整个过程不需要人工编写规则，也不需要从实例中构建翻译模板。无论是词还是短语，甚至是句法结构，统计机器翻译系统都可以自动学习。人更多的是定义翻译所需的特征和基本翻译单元的形式，而翻译知识都保存在模型的参数中。
\parinterval 图\ref{fig:1-15}展示了一个统计机器翻译系统运行的简单实例。整个系统需要两个模型：翻译模型和语言模型。其中，翻译模型从双语平行语料中学习翻译知识，得到短语表，短语表包含了各种词汇的翻译及其概率，这样可以度量源语言和目标语言片段之间互为翻译的可能性大小；语言模型从单语语料中学习目标语的词序列生成规律，来衡量目标语言译文的流畅性。最后，将这两种模型联合使用，通过翻译引擎来搜索尽可能多的翻译结果，并计算不同翻译结果的可能性大小，最后将概率最大的译文作为最终结果输出。这个过程并没有显性地使用人工翻译规则和模板，译文的生成仅仅依赖翻译模型和语言模型中的统计参数。
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\subsection{神经机器翻译}
\parinterval 随着机器学习技术的发展，基于深度学习的神经机器翻译逐渐兴起。自2014年开始，它在短短几年内已经在大部分任务上取得了明显的优势\upcite{NIPS2014_5346,bahdanau2014neural}。在神经机器翻译中，词串被表示成实数向量，即分布式向量表示。这样，翻译过程并不是在离散化的单词和短语上进行，而是在实数向量空间上计算。因此与之前的技术相比，它在词序列表示的方式上有着本质的改变。通常，机器翻译可以被看作一个序列到另一个序列的转化。在神经机器翻译中，序列到序列的转化过程可以由{\small\bfnew{编码器-解码器}}\index{编码器-解码器}（Encoder-Decoder）\index{Encoder-Decoder}框架实现。其中，编码器把源语言序列进行编码，并提取源语言中的信息进行分布式表示，之后解码器再把这种信息转换为另一种语言的表达。
\parinterval 随着机器学习技术的发展，基于深度学习的神经机器翻译逐渐兴起。自2014年开始，它在短短几年内已经在大部分任务上取得了明显的优势\upcite{NIPS2014_5346,bahdanau2014neural,NIPS2017_7181,DBLP:journals/corr/GehringAGYD17,DBLP:journals/corr/LuongPM15}。在神经机器翻译中，词串被表示成实数向量，即分布式向量表示。这样，翻译过程并不是在离散化的单词和短语上进行，而是在实数向量空间上计算。因此与之前的技术相比，它在词序列表示的方式上有着本质的改变。通常，机器翻译可以被看作一个序列到另一个序列的转化。在神经机器翻译中，序列到序列的转化过程可以由{\small\bfnew{编码器-解码器}}\index{编码器-解码器}（Encoder-Decoder）\index{Encoder-Decoder}框架实现。其中，编码器把源语言序列进行编码，并提取源语言中的信息进行分布式表示，之后解码器再把这种信息转换为另一种语言的表达。
\parinterval 图\ref{fig:1-16}展示了一个神经机器翻译的实例。首先，通过编码器，源语言序列“我对你感到满意”经过多层神经网络编码生成一个向量表示，即图中的向量（0.2，-1，6，5，0.7，-2）。再将该向量作为输入送到解码器中，解码器把这个向量解码成目标语言序列。注意，目标语言序列的生成是逐词进行的（虽然图中展示的是解码器一次生成了整个序列，但是在具体实现时是由左至右逐个单词地生成目标语译文），产生某个词的时候依赖之前生成的目标语言的历史信息，直到产生句子结束符为止。
......
bibliography-old.bib
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//bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
@inproceedings{koehn2003statistical,
author = {Philipp Koehn and
Franz Josef Och and
Daniel Marcu},
//editor = {Marti A. Hearst and
Mari Ostendorf},
title = {Statistical Phrase-Based Translation},
booktitle = {Human Language Technology Conference of the North American Chapter
of the Association for Computational Linguistics, {HLT-NAACL} 2003,
Edmonton, Canada, May 27 - June 1, 2003},
publisher = {The Association for Computational Linguistics},
year = {2003},
//url = {https://www.aclweb.org/anthology/N03-1017/},
//timestamp = {Tue, 03 Dec 2019 18:42:59 +0100},
//biburl = {https://dblp.org/rec/conf/naacl/KoehnOM03.bib},
//bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
@article{gale1993a,
title="A program for aligning sentences in bilingual corpora",
author="William A. {Gale} and Kenneth W. {Church}",
journal="Computational Linguistics",
volume="19",
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@article{DBLP:journals/corr/abs-1805-10387,
author = {Oleksii Kuchaiev and
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@book{邱锡鹏2020神经网络与深度学习,
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//note ={\url{https://nndl.github.io/}}
}
@article{tripathi2010approaches,
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@article{nirenburg1989knowledge,
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@article{jurafsky2000speech,
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@article{DBLP:journals/bstj/Shannon48a,
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//notes={Sourced from Microsoft Academic - https://academic.microsoft.com/paper/2088082035},
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@article{weaver1955translation,
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author={Weaver, Warren},
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volume={14},
number={15-23},
pages={10},
year={1955},
publisher={Cambridge: Technology Press, MIT}
}
@phdthesis{朴均吉2000玄奘与韩半岛佛教,
title={玄奘与韩半岛佛教},
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......
bibliography.bib
......@@ -4,6 +4,13 @@
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%% chapter 1------------------------------------------------------
@phdthesis{朴均吉2000玄奘与韩半岛佛教,
title={玄奘与韩半岛佛教},
author={朴均吉},
school={华东师范大学},
year={2000},
}
@article{赵军峰2019深化改革,
title ={深化改革 探讨创新 推进发展——全国翻译专业学位研究生教育2019年会综述},
author ={赵军峰,姚恺璇},
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@article{DBLP:journals/bstj/Shannon48,
author = {Claude E. Shannon},
title = {A mathematical theory of communication},
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journal = {Bell System Technical Journal},
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pages = {379--423},
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//bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
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@article{DBLP:journals/bstj/Shannon48a,
author = {Claude E. Shannon},
title = {A mathematical theory of communication},
journal = {Bell Syst. Tech. J.},
volume = {27},
number = {4},
pages = {623--656},
year = {1948},
//url = {https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb00917.x},
//doi = {10.1002/j.1538-7305.1948.tb00917.x},
//timestamp = {Sat, 30 May 2020 20:01:09 +0200},
//biburl = {https://dblp.org/rec/journals/bstj/Shannon48a.bib},
//bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
@article{shannon1949the,
title={The mathematical theory of communication},
author={Claude E. {Shannon} and Warren {Weaver}},
journal={IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement},
volume={13},
//notes={Sourced from Microsoft Academic - https://academic.microsoft.com/paper/2993383518},
year={1949}
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@article{Chomsky1957Syntactic,
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Robert L. Mercer and
Paul S. Roossin},
title = {A Statistical Approach to Machine Translation},
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Vincent J. Della Pietra and
Robert L. Mercer},
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journal = {Computational Linguistics},
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//bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
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@article{DBLP:journals/coling/BrownPPM94,
author = {Peter F. Brown and
Stephen Della Pietra and
Vincent J. Della Pietra and
Robert L. Mercer},
title = {The Mathematics of Statistical Machine Translation: Parameter Estimation},
journal = {Comput. Linguistics},
volume = {19},
number = {2},
pages = {263--311},
year = {1993},
//timestamp = {Mon, 11 May 2020 15:46:10 +0200},
//biburl = {https://dblp.org/rec/journals/coling/BrownPPM94.bib},
//bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
@article{tripathi2010approaches,
title="Approaches to machine translation",
author="Sneha {Tripathi} and Juran Krishna {Sarkhel}",
journal="Annals of Library and Information Studies",
volume="57",
number="4",
pages="388--393",
notes="Sourced from Microsoft Academic - https://academic.microsoft.com/paper/2340598284",
year="2010"
@article{nirenburg1989knowledge,
title={Knowledge-based machine translation},
author={Nirenburg, Sergei},
journal={Machine Translation},
volume={4},
number={1},
pages={5--24},
year={1989},
publisher={Springer}
}
@book{冯志伟2004机器翻译研究,
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}
@article{jurafsky2000speech,
title="Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition",
author="Daniel {Jurafsky} and James H. {Martin}",
journal="",
notes="Sourced from Microsoft Academic - https://academic.microsoft.com/paper/1579838312",
year="2000"
title={Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition},
author={Daniel {Jurafsky} and James H. {Martin}},
journal={Computational Linguistics},
volume={26},
number={4},
pages={638--641},
//notes="Sourced from Microsoft Academic - https://academic.microsoft.com/paper/1579838312",
year={2000}
}
@article{王宝库1991机器翻译系统中一种规则描述语言,
......@@ -197,22 +185,15 @@
year={1984}
}
@inproceedings{koehn2003statistical,
author = {Philipp Koehn and
Franz Josef Och and
Daniel Marcu},
//editor = {Marti A. Hearst and
Mari Ostendorf},
title = {Statistical Phrase-Based Translation},
booktitle = {Human Language Technology Conference of the North American Chapter
of the Association for Computational Linguistics, {HLT-NAACL} 2003,
Edmonton, Canada, May 27 - June 1, 2003},
publisher = {The Association for Computational Linguistics},
year = {2003},
//url = {https://www.aclweb.org/anthology/N03-1017/},
//timestamp = {Tue, 03 Dec 2019 18:42:59 +0100},
//biburl = {https://dblp.org/rec/conf/naacl/KoehnOM03.bib},
//bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
@article{gale1993a,
title={A program for aligning sentences in bilingual corpora},
author={William A. {Gale} and Kenneth W. {Church}},
journal={Computational Linguistics},
volume={19},
number={1},
pages={75--102},
//notes="Sourced from Microsoft Academic - https://academic.microsoft.com/paper/1489181569",
year={1993}
}
@article{brown1990statistical,
......@@ -350,14 +331,35 @@
year ={2019},
publisher ={清华大学出版社}
}
%少出版社
@book{邱锡鹏2020神经网络与深度学习,
title ={神经网络与深度学习},
author ={邱锡鹏},
journal ={中文信息学报},
volume ={34},
pages ={4},
year ={2020},
//note ={\url{https://nndl.github.io/}}
}
@book{knowlson1975universal,
title={Universal Language Schemes in England and France 1600-1800},
author={James {Knowlson}},
//notes={Sourced from Microsoft Academic - https://academic.microsoft.com/paper/2088082035},
year={1975},
publisher={University of Toronto Press}
}
@article{weaver1955translation,
title={Translation},
author={Weaver, Warren},
journal={Machine translation of languages},
volume={14},
number={15-23},
pages={10},
year={1955},
publisher={Cambridge: Technology Press, MIT}
}
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