更新 chapter8.tex

Chapter8/chapter8.tex

@@ -532,9 +532,9 @@ span\textrm{[0,4]}&=&\textrm{“猫} \quad \textrm{喜欢} \quad \textrm{吃} \q
 
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-\item 剪枝：在CKY中，每个跨度都可以生成非常多的推导（局部翻译假设）。理论上，这些推导的数量会和跨度大小成指数关系。显然不可能保存如此大量的翻译推导。对于这个问题，常用的办法是只保留top-$k$个推导。也就是每个局部结果只保留最好的$k$个，即束剪枝。在极端情况下，当$k$=1时，这个方法就变成了贪婪的方法；
+\item {\small\bfnew{剪枝}}：在CKY中，每个跨度都可以生成非常多的推导（局部翻译假设）。理论上，这些推导的数量会和跨度大小成指数关系。显然不可能保存如此大量的翻译推导。对于这个问题，常用的办法是只保留top-$k$个推导。也就是每个局部结果只保留最好的$k$个，即束剪枝。在极端情况下，当$k$=1时，这个方法就变成了贪婪的方法；
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-\item $n$-best结果的生成：$n$-best推导（译文）的生成是统计机器翻译必要的功能。比如，最小错误率训练中就需要最好的$n$个结果用于特征权重调优。在基于CKY的方法中，整个句子的翻译结果会被保存在最大跨度所对应的结构中。因此一种简单的$n$-best生成方法是从这个结构中取出排名最靠前的$n$个结果。另外，也可以考虑自上而下遍历CKY生成的推导空间，得到更好的$n$-best结果\upcite{huang2005better}。
+\item {\small\bfnew{$n$-best结果的生成}}：$n$-best推导（译文）的生成是统计机器翻译必要的功能。比如，最小错误率训练中就需要最好的$n$个结果用于特征权重调优。在基于CKY的方法中，整个句子的翻译结果会被保存在最大跨度所对应的结构中。因此一种简单的$n$-best生成方法是从这个结构中取出排名最靠前的$n$个结果。另外，也可以考虑自上而下遍历CKY生成的推导空间，得到更好的$n$-best结果\upcite{huang2005better}。
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