\item 译文质量的多角度评价。章节内主要介绍的几种经典方法如BLEU、TER、METEOR等，大都是从某个单一的角度计算机器译文和参考答案的相似性，如何对译文从多个角度进行综合评价是需要进一步思考的问题，\ref{Evaluation method of Multi Strategy fusion}节中介绍的多策略融合评价方法就可以看作是一种多角度评价方法，其思想是将各种评价方法下的译文得分通过某种方式进行组合，从而实现对译文的综合评价。译文质量多角度评价的另一种思路则是直接将BLEU、TER、Meteor等多种指标看做是某种特征，使用分类、回归、排序等机器学习手段形成一种综合度量。此外，也有相关工作专注于多等级的译文质量评价，使用聚类算法大致将译文按其质量分为不同等级，并对不同质量等级的译文按照不同权重组合几种不同的评价方法。
\item 译文质量的多角度评价。章节内主要介绍的几种经典方法如BLEU、TER、METEOR等，大都是从某个单一的角度计算机器译文和参考答案的相似性，如何对译文从多个角度进行综合评价是需要进一步思考的问题，\ref{Evaluation method of Multi Strategy fusion}节中介绍的多策略融合评价方法就可以看作是一种多角度评价方法，其思想是将各种评价方法下的译文得分通过某种方式进行组合，从而实现对译文的综合评价。译文质量多角度评价的另一种思路则是直接将BLEU、TER、Meteor等多种指标看做是某种特征，使用分类、回归、排序等机器学习手段形成一种综合度量。此外，也有相关工作专注于多等级的译文质量评价，使用聚类算法将大致译文按其质量分为不同等级，并对不同质量等级的译文按照不同权重组合几种不同的评价方法。
\parinterval 图\ref{fig:7-2}给出了一个新的例子。如果同样使用概率化的单词翻译对问题进行建模，对于输入的句子“我\ 喜欢\ 红\ 茶”，翻译概率最大的译文是“I like red tea”。显然，“red tea”并不是英文中“红\ 茶”的说法，正确的译文应该是“black tea”。
\parinterval 图\ref{fig:7-2}给出了一个新的例子，其中为了便于阅读，单词之间用空格或者斜杠进行分割。如果同样使用概率化的单词翻译对问题进行建模，对于输入的句子“我/喜欢/红/茶”，翻译概率最大的译文是“I like red tea”。 显然，“red tea” 并不是英语中“红/茶”的说法，正确的译文应该是“black tea”。
\parinterval 也就是说，源语言句子中任意的短语和目标语言句子中任意的短语都构成一个双语短语。这里用$\leftrightarrow$表示互译关系。对于一个双语句对“进口\ 大幅度\ 下降\ 了 $\leftrightarrow$ the imports have drastically fallen”，可以得到很多双语短语，比如：
\parinterval 也就是说，源语言句子中任意的短语和目标语言句子中任意的短语都构成一个双语短语。这里用$\leftrightarrow$表示互译关系。对于一个双语句对“进口/大幅度/下降/了 $\leftrightarrow$ the imports have drastically fallen”，可以得到很多双语短语，比如：
@@ -384,7 +394,7 @@ d = {(\bar{s}_{\bar{a}_1},\bar{t}_1)} \circ {(\bar{s}_{\bar{a}_2},\bar{t}_2)} \c
\end{figure}
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\parinterval 按照上述抽取短语的方式可以找到所有可能的双语短语，但是这种不加限制的抽取是非常十分低效的。一是可抽取的短语数量爆炸，二是抽取得到的大部分短语是没有意义的，如上面的例子中抽取到“到\ ？”对应“Have you learned nothing？”这样的短语对在翻译中并没有什么意义。对于这个问题，一种解决方法是基于词对齐进行短语抽取，或者是抽取与词对齐相一致的短语。
\parinterval 按照上述抽取短语的方式可以找到所有可能的双语短语，但是这种不加限制的抽取是非常十分低效的。一是可抽取的短语数量爆炸，二是抽取得到的大部分短语是没有意义的，如上面的例子中抽取到“到/？”对应“Have you learned nothing”这样的短语对在翻译中并没有什么意义。对于这个问题，一种解决方法是基于词对齐进行短语抽取，或者是抽取与词对齐相一致的短语。
\parinterval 如图\ref{fig:7-19}所示，按照从左到右的顺序对一个句子“在\ \ 桌子\ \ 上\ \ 的\ \ 苹果”进行翻译，得到的译文“on the table the apple”的语序是不对的。虽然可以使用$n$-gram语言模型对语序进行建模，但是此处仍然需要用更加准确的方式描述目标语短语间的次序。一般，把这个问题称为短语调序，或者简称{\small\bfnew{调序}}\index{调序}（Reordering）\index{Reordering}。通常，基于短语的调序模型会作为判别式模型的特征参与到翻译过程中来。接下来，会介绍3 种不同的调序方法，分别是基于距离的调序、基于方向的调序（MSD模型）以及基于分类的调序。
\parinterval 如图\ref{fig:7-19}所示，按照从左到右的顺序对一个句子“在/桌子/上/的/苹果”进行翻译，得到的译文“on the table the apple”的语序是不对的。虽然可以使用$n$-gram语言模型对语序进行建模，但是此处仍然需要用更加准确的方式描述目标语短语间的次序。一般，把这个问题称为短语调序，或者简称{\small\bfnew{调序}}\index{调序}（Reordering）\index{Reordering}。通常，基于短语的调序模型会作为判别式模型的特征参与到翻译过程中来。接下来，会介绍3 种不同的调序方法，分别是基于距离的调序、基于方向的调序（MSD模型）以及基于分类的调序。
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\begin{figure}[htp]
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@@ -525,9 +535,9 @@ d = {(\bar{s}_{\bar{a}_1},\bar{t}_1)} \circ {(\bar{s}_{\bar{a}_2},\bar{t}_2)} \c
