更新 chapter2.tex

Chapter2/chapter2.tex

@@ -1031,7 +1031,7 @@ c_{\textrm{KN}}(\cdot) = \left\{\begin{array}{ll}
 %----------------------------------------------------------------------------------------
 %----------------------------------------------------------------------------------------
 
 
 \sectionnewpage
 \sectionnewpage
-\section{小结及深入阅读} \label{sec2:summary}
+\section{小结及拓展阅读} \label{sec2:summary}
 
 
 \parinterval 本章重点介绍了如何对自然语言处理问题进行统计建模，并从数据中自动学习统计模型的参数，最终使用学习到的模型对新的问题进行处理。之后，将这种思想应用到语言建模任务中，该任务与机器翻译有着紧密的联系。通过系统化的建模，可以发现：经过适当的假设和化简，统计模型可以很好地描述复杂的自然语言处理问题。进一步，本章对面向语言模型预测的搜索方法进行了介绍。相关概念和方法也会在后续章节的内容中被广泛使用。
 \parinterval 本章重点介绍了如何对自然语言处理问题进行统计建模，并从数据中自动学习统计模型的参数，最终使用学习到的模型对新的问题进行处理。之后，将这种思想应用到语言建模任务中，该任务与机器翻译有着紧密的联系。通过系统化的建模，可以发现：经过适当的假设和化简，统计模型可以很好地描述复杂的自然语言处理问题。进一步，本章对面向语言模型预测的搜索方法进行了介绍。相关概念和方法也会在后续章节的内容中被广泛使用。