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Caorunzhe

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Chapter10/Figures/figure-example-of-context-vector-calculation-process.tex

@@ -30,7 +30,7 @@
     {0/7/0.25, 1/7/0.45, 2/7/0.15, 3/7/0.15, 4/7/0.15, 5/7/0.15,
     0/6/0.35, 1/6/0.45, 2/6/0.15, 3/6/0.15, 4/6/0.15, 5/6/0.15,
     0/5/0.25, 1/5/0.15, 2/5/0.15, 3/5/0.35, 4/5/0.15, 5/5/0.15,
-    0/4/0.15, 1/4/0.2, 2/4/0.2, 3/4/0.30, 4/4/0.15, 5/4/0.15,
+    0/4/0.15, 1/4/0.2, 2/4/0.2, 3/4/0.35, 4/4/0.15, 5/4/0.15,
     0/3/0.15, 1/3/0.15, 2/3/0.8, 3/3/0.25, 4/3/0.15, 5/3/0.25,
     0/2/0.15, 1/2/0.15, 2/2/0.15, 3/2/0.15, 4/2/0.25, 5/2/0.3,
     0/1/0.15, 1/1/0.15, 2/1/0.15, 3/1/0.15, 4/1/0.8, 5/1/0.15,

Chapter10/Figures/figure-matrix-representation-of-attention-weights-between-chinese-english-sentence-pairs.tex

@@ -22,7 +22,7 @@
     {0/7/0.2, 1/7/0.45, 2/7/0.15, 3/7/0.15, 4/7/0.15, 5/7/0.15,
     0/6/0.35, 1/6/0.45, 2/6/0.15, 3/6/0.15, 4/6/0.15, 5/6/0.15,
     0/5/0.25, 1/5/0.15, 2/5/0.15, 3/5/0.35, 4/5/0.15, 5/5/0.15,
-    0/4/0.15, 1/4/0.25, 2/4/0.2, 3/4/0.30, 4/4/0.15, 5/4/0.15,
+    0/4/0.15, 1/4/0.25, 2/4/0.2, 3/4/0.35, 4/4/0.15, 5/4/0.15,
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     0/2/0.15, 1/2/0.15, 2/2/0.15, 3/2/0.15, 4/2/0.25, 5/2/0.3,
     0/1/0.15, 1/1/0.15, 2/1/0.15, 3/1/0.15, 4/1/0.8, 5/1/0.15,

Chapter11/chapter11.tex

@@ -250,7 +250,7 @@
 \parinterval 图\ref{fig:11-12}为ConvS2S模型的结构示意图，其内部由若干不同的模块组成，包括：
 
 \begin{itemize}
-\item {\small\bfnew{位置编码}}\index{位置编码}（Position Embedding）\index{Position Embedding}：图中绿色背景框表示源语言端词嵌入部分。相比于基于循环神经网络的翻译模型中的词嵌入，该模型还引入了位置编码，帮助模型获得词位置信息。位置编码具体实现在图\ref{fig:11-12}中没有显示，详见\ref{sec:11.2.1}节。
+\item {\small\bfnew{位置编码}}\index{位置编码}（Position Encoding）\index{Position Encoding}：图中绿色背景框表示源语言端词嵌入部分。相比于基于循环神经网络的翻译模型中的词嵌入，该模型还引入了位置编码，帮助模型获得词位置信息。位置编码具体实现在图\ref{fig:11-12}中没有显示，详见\ref{sec:11.2.1}节。
 
 \item {\small\bfnew{卷积层}}与{\small\bfnew{门控线性单元}}（Gated Linear Units, GLU\index{Gated Linear Units}）：黄色背景框是卷积模块，这里使用门控线性单元作为非线性函数，之前的研究工作\upcite{Dauphin2017LanguageMW} 表明这种非线性函数更适合于序列建模任务。图中为了简化，只展示了一层卷积，但在实际中为了更好地捕获句子信息，通常使用多层卷积的叠加。
 

Chapter12/chapter12.tex

@@ -34,7 +34,7 @@
 \vspace{0.5em}
 \label{sec:12.1}
 
-\parinterval 首先回顾一下循环神经网络处理文字序列的过程。如图\ref{fig:12-1}所示，对于单词序列$\{ w_1,...,w_m \}$，处理第$m$个单词$w_m$时（绿色方框部分），需要输入前一时刻的信息（即处理单词$w_{m-1}$），而$w_{m-1}$又依赖于$w_{m-2}$，以此类推。也就是说，如果想建立$w_m$和$w_1$之间的关系，需要$m-1$次信息传递。对于长序列来说，词汇之间信息传递距离过长会导致信息在传递过程中丢失，同时这种按顺序建模的方式也使得系统对序列的处理十分缓慢。
+\parinterval 首先回顾一下循环神经网络处理文字序列的过程。如图\ref{fig:12-1}所示，对于单词序列$\{ w_1,...,w_m \}$，处理第$m$个单词$w_m$时（绿色方框部分），需要输入前一时刻的信息（即处理单词$w_{m-1}$），而$w_{m-1}$又依赖于$w_{m-2}$，以此类推。也就是说，如果想建立$w_m$和$w_1$之间的关系，需要$m-1$次信息传递。对于长序列来说，单词之间信息传递距离过长会导致信息在传递过程中丢失，同时这种按顺序建模的方式也使得系统对序列的处理十分缓慢。
 
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 \begin{figure}[htp]
@@ -522,7 +522,7 @@ lrate &=& d_{\textrm{model}}^{-0.5} \cdot \textrm{min} (\textrm{step}^{-0.5} , \
 \end{figure}
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 \vspace{0.5em}
-\item {\small\bfnew{Dropout}}\index{Dropout}\upcite{JMLR:v15:srivastava14a}：由于Transformer模型网络结构较为复杂，会导致过度拟合训练数据，从而对未见数据的预测结果变差。这种现象也被称作过拟合。为了避免这种现象，Transformer加入了Dropout操作。Transformer中这四个地方用到了Dropout：词嵌入和位置编码、残差连接、注意力操作和前馈神经网络。Dropout的比例通常设置为$0.1$。
+\item {\small\bfnew{丢弃法}}\index{丢弃法}（Dropout）\index{Dropout}\upcite{JMLR:v15:srivastava14a}：由于Transformer模型网络结构较为复杂，会导致过度拟合训练数据，从而对未见数据的预测结果变差。这种现象也被称作过拟合。为了避免这种现象，Transformer加入了Dropout操作。Transformer中这四个地方用到了Dropout：词嵌入和位置编码、残差连接、注意力操作和前馈神经网络。Dropout的比例通常设置为$0.1$。
 \vspace{0.5em}
 \item {\small\bfnew{标签平滑}}\index{标签平滑}（Label Smoothing）\index{Label Smoothing}\upcite{Szegedy_2016_CVPR}：在计算损失的过程中，需要用预测概率去拟合真实概率。在分类任务中，往往使用One-hot向量代表真实概率，即真实答案所在位置那一维对应的概率为1，其余维为0，而拟合这种概率分布会造成两个问题：1)无法保证模型的泛化能力，容易造成过拟合；2) 1和0概率鼓励所属类别和其他类别之间的差距尽可能加大，会造成模型过于相信预测的类别。因此Transformer里引入标签平滑来缓解这种现象，简单的说就是给正确答案以外的类别分配一定的概率，而不是采用非0即1的概率。这样，可以学习一个比较平滑的概率分布，从而提升模型的泛化能力。
 \vspace{0.5em}

Chapter18/chapter18.tex

@@ -110,7 +110,7 @@
 
 \parinterval 交互式机器翻译的大致流程如下：机器翻译系统根据用户输入的源语言句子预测出可能的译文交给用户，然后用户在现有翻译的基础上进行接受、修改或者删除等操作，然后翻译系统根据用户的反馈信息再次生成比前一次更好的翻译并提交给用户。以此循环，直到得到最终的译文。
 
-\parinterval 图\ref{fig:18-2}给出了一个使用TranSmart系统进行交互式机器翻译的例子，在这里要将一个汉语句子“疼痛/也/可能/会在/夜间/使/你/醒来。”翻译成英语“Pain may also wake you up during the night .”。在开始交互之前，系统首先推荐一个可能的译文“Pain may also wake you up at night .”。在第一次交互中，用户将单词at替换成during，然后系统根据用户修改后的译文立即给出新的译文候选，提供给用户选择。循环往复，直到用户接受了系统当前推荐的译文。
+\parinterval 图\ref{fig:18-2}给出了一个使用TranSmart系统进行交互式机器翻译的例子，在这里要将一个汉语句子“疼痛/也/可能/会/在/夜间/使/你/醒来。”翻译成英语“Pain may also wake you up during the night .”。在开始交互之前，系统首先推荐一个可能的译文“Pain may also wake you up at night .”。在第一次交互中，用户将单词at替换成during，然后系统根据用户修改后的译文立即给出新的译文候选，提供给用户选择。循环往复，直到用户接受了系统当前推荐的译文。
 
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 \begin{figure}[htp]
@@ -125,10 +125,10 @@
 \parinterval 交互式机器翻译系统主要通过用户的反馈来提升译文的质量，不同类型的反馈信息则影响着系统最终的性能。根据反馈形式的不同，可以将交互式机器翻译分为以下几种：
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
-\item 基于前缀的交互式机器翻译。早期的交互式机器翻译系统都是采用基于前缀的方式。翻译人员使用翻译系统生成的初始译文，从左到右检查翻译的正确性，并在第一个错误的位置进行更正。这为系统提供了一种双重信号：表明该位置上的单词必须是翻译人员修改过后的单词，并且该位置之前的单词都是正确的。之后系统根据已经检查过的前缀再生成后面的译文\upcite{DBLP:conf/acl/WuebkerGDHL16,Zens2003EfficientSF,DBLP:journals/coling/BarrachinaBCCCKLNTVV09,DBLP:journals/csl/PerisC19}。
+\item 基于前缀的交互式机器翻译。早期的交互式机器翻译系统都是采用基于前缀的方式。翻译人员使用翻译系统生成的初始译文，从左到右检查翻译的正确性，并在第一个错误的位置进行更正。这为系统提供了一种双重信号：表明该位置上的单词必须是翻译人员修改过后的单词，并且该位置之前的单词（即前缀）都是正确的。之后系统根据已经检查过的前缀再生成后面的译文\upcite{DBLP:conf/acl/WuebkerGDHL16,Zens2003EfficientSF,DBLP:journals/coling/BarrachinaBCCCKLNTVV09,DBLP:journals/csl/PerisC19}。
 
 \vspace{0.5em}
-\item 基于片段的交互式机器翻译。根据用户提供的反馈来生成更好的翻译结果是交互式翻译系统的关键。而基于前缀的系统则存在一个严重的缺陷，当翻译系统获得确定的翻译前缀之后，再重新生成译文时会将原本正确的翻译后缀遗漏了，因此会引入新的错误。在基于片段的交互式机器翻译系统中，翻译人员除了纠正第一个错误的单词，还可以指定在未来迭代中保留的单词序列。之后系统根据这些反馈信号再生成新的译文\upcite{Peris2017InteractiveNM,DBLP:journals/mt/DomingoPC17}。
+\item 基于片段的交互式机器翻译。根据用户提供的反馈来生成更好的翻译结果是交互式翻译系统的关键。而基于前缀的系统则存在一个严重的缺陷，当翻译系统获得确定的翻译前缀之后，再重新生成译文时会将原本正确的翻译后缀（即该位置之后的单词）遗漏了，因此会引入新的错误。在基于片段的交互式机器翻译系统中，翻译人员除了纠正第一个错误的单词，还可以指定在未来迭代中保留的单词序列。之后系统根据这些反馈信号再生成新的译文\upcite{Peris2017InteractiveNM,DBLP:journals/mt/DomingoPC17}。
 
 \vspace{0.5em}
 \item 基于评分的交互式机器翻译。随着计算机算力的提升，有时会出现“机器等人”的现象，因此如何提升人参与交互的效率也是需要考虑的问题。与之前的系统不同，基于评分的交互式机器翻译系统不需要翻译人员选择、纠正或删除某个片段，而是使用翻译人员对译文的评分来强化机器翻译的学习过程\upcite{DBLP:journals/corr/abs-1805-01553,DBLP:conf/emnlp/NguyenDB17}。