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Section04-Phrasal-and-Syntactic-Models/section04.tex

@@ -1067,10 +1067,11 @@ $d$是一个$(\textbf{s},\textbf{t})$上基于短语的翻译推导，$\textrm{P
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 %%% 翻译推导的建模
 %%% 翻译推导的建模
 \begin{frame}{对翻译推导进行建模}
 \begin{frame}{对翻译推导进行建模}
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 \begin{itemize}
 \begin{itemize}
 \item $\textrm{P}(\textbf{t}|\textbf{s}) = \sum_{d} \textrm{P}(d,\textbf{t}|\textbf{s})$带来新的问题：如何描述$\textrm{P}(d,\textbf{t}|\textbf{s})$ \\
 \item $\textrm{P}(\textbf{t}|\textbf{s}) = \sum_{d} \textrm{P}(d,\textbf{t}|\textbf{s})$带来新的问题：如何描述$\textrm{P}(d,\textbf{t}|\textbf{s})$ \\
 
 
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 \begin{center}
 \begin{center}
 \begin{tikzpicture}
 \begin{tikzpicture}
 
 
@@ -1105,6 +1106,7 @@ $d$是一个$(\textbf{s},\textbf{t})$上基于短语的翻译推导，$\textrm{P
 \item<2-> 希望有这样一种模型可以对任意的因素进行方便的建模。经典的判别式模型成为了不二的选择
 \item<2-> 希望有这样一种模型可以对任意的因素进行方便的建模。经典的判别式模型成为了不二的选择
 \end{itemize}
 \end{itemize}
 
 
+\vspace{-0.2em}
 \visible<2->{
 \visible<2->{
 \textbf{Discriminative Training and Maximum Entropy Models for Statistical Machine Translation}\\
 \textbf{Discriminative Training and Maximum Entropy Models for Statistical Machine Translation}\\
 \textbf{Franz Och and Hermann Ney, 2002, In Proc of ACL}
 \textbf{Franz Och and Hermann Ney, 2002, In Proc of ACL}