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单韦乔
Toy-MT-Introduction
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94515e8f
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94515e8f
authored
Mar 03, 2020
by
xiaotong
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+1
-3
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94515e8f
...
...
@@ -1459,9 +1459,7 @@ d_{>1}(\Delta_i|cb,v;\mathbf{s},\mathbf{t}) = \mu_{>1cb}^{-1} \times \sum_{s=1}^
%----------------------------------------------
\vspace
{
0.5em
}
\parinterval
这里
$
X
_{
\{
p
-
1
\}
}$
表示在位置小于
$
p
$
的非空对的目标语单词对应的源语单词的平均置位。
\parinterval
从式(
\ref
{
eq:1.24
}
)中可以看出因子
$
\delta
(
v
_{
\pi
_{
p
1
}}
,v
_{
\pi
_{
p
1
-
1
}}
)
$
保证了,即使对齐
$
\mathbf
{
a
}$
不合理(一个源语位置对应多个目标语位置)也可以避免在这个不合理的对齐上计算结果。需要注意的是因子
$
\delta
(
v
_{
\pi
_{
p
1
}}
,v
_{
\pi
_{
p
1
-
1
}}
)
$
,只能保证
$
\mathbf
{
a
}$
中不合理的部分不产生坏的影响,而
$
\mathbf
{
a
}$
中其它正确的部分仍会参与迭代。
\noindent
这里
$
X
_{
\{
p
-
1
\}
}$
表示在位置小于
$
p
$
的非空对的目标语单词对应的源语单词的平均置位。从式(
\ref
{
eq:1.24
}
)中可以看出因子
$
\delta
(
v
_{
\pi
_{
p
1
}}
,v
_{
\pi
_{
p
1
-
1
}}
)
$
保证了,即使对齐
$
\mathbf
{
a
}$
不合理(一个源语位置对应多个目标语位置)也可以避免在这个不合理的对齐上计算结果。需要注意的是因子
$
\delta
(
v
_{
\pi
_{
p
1
}}
,v
_{
\pi
_{
p
1
-
1
}}
)
$
,只能保证
$
\mathbf
{
a
}$
中不合理的部分不产生坏的影响,而
$
\mathbf
{
a
}$
中其它正确的部分仍会参与迭代。
\parinterval
不过上面的参数估计过程与前面4个模型中参数估计过程并不完全一样。前面四个模型在每次迭代中,可以在给定
$
\mathbf
{
s
}$
、
$
\mathbf
{
t
}$
和一个对齐
$
\mathbf
{
a
}$
的情况下直接计算并更新参数。但是在模型5的参数估计过程中,如公式(
\ref
{
eq:1.24
}
)中,需要模拟出由
$
\mathbf
{
t
}$
生成
$
\mathbf
{
s
}$
的过程才能得到正确的结果,因为从
$
\mathbf
{
t
}$
、
$
\mathbf
{
s
}$
和
$
\mathbf
{
a
}$
中是不能直接得到 的正确结果的。具体说,就是要从目标语句子的第一个单词开始到最后一个单词结束,依次生成每个目标语单词对应的源语单词,每处理完一个目标语单词就要暂停,然后才能计算式(
\ref
{
eq:1.24
}
)中求和符号里面的内容。这也就是说即使给定了
$
\mathbf
{
s
}$
、
$
\mathbf
{
t
}$
和一个对齐
$
\mathbf
{
a
}$
,也不能直接在它们上计算,必须重新模拟
$
\mathbf
{
t
}$
到
$
\mathbf
{
s
}$
的生成过程。
...
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