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Book/Chapter3/Chapter3.tex

@@ -948,7 +948,7 @@ f(s_u|t_v) = \frac{\lambda_{t_v}^{-1} \epsilon}{(l+1)^{m}} \cdot \frac{\sum\limi
 \noindent\hspace{2em}本节在IBM模型1-2的基础上继续介绍IBM模型3-5，这些模型也采用了更细致的建模方式来描述翻译问题，包括引入产出率、单词进一步的抽象等重要方法。此外，我们也会介绍隐马尔可夫模型，它和IBM模型有一定联系，但是从不同的视角看待翻译问题。
 \noindent\hspace{2em}本节在IBM模型1-2的基础上继续介绍IBM模型3-5，这些模型也采用了更细致的建模方式来描述翻译问题，包括引入产出率、单词进一步的抽象等重要方法。此外，我们也会介绍隐马尔可夫模型，它和IBM模型有一定联系，但是从不同的视角看待翻译问题。
 
 
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-\subsection{基本翻译模型}\index{Chapter3.5.1}
+\subsection{基于产出率的翻译模型}\index{Chapter3.5.1}
 
 
 \noindent\hspace{2em}从前面的介绍可知，IBM模型1和模型2都把不同的源文单词都看作相互独立的单元来进行词对齐和翻译。换句话说，即使源语中的某个短语中的两个单词都对齐到同一个目标语单词，它们之间也是相互独立的。这样模型1和模型2对于多个源语单词对齐到同一个目标语单词的情况并不能很好的描述。
 \noindent\hspace{2em}从前面的介绍可知，IBM模型1和模型2都把不同的源文单词都看作相互独立的单元来进行词对齐和翻译。换句话说，即使源语中的某个短语中的两个单词都对齐到同一个目标语单词，它们之间也是相互独立的。这样模型1和模型2对于多个源语单词对齐到同一个目标语单词的情况并不能很好的描述。