讨论 2019-12-16
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# 文本中的结构 (上)

大量参照 http://www.nltk.org/book/ch08.html ，对于文本结构的研究和教程数不胜数，本文只起抛砖引玉之用。

## 语言和字符串的区别

语言（不考虑非书面语言）一定是字符串，但字符串不一定是语言。

### 符合语法就是语言
一部分研究认为存在一套规范的规则定义了语言，找到了这些规则，也就找到了语言的内涵，从而定义了语言。但现实生活中，大量不规范的使用方法同样普遍存在，特别是口语和网络用语中。另一方面，语法难以适应语言的变迁，语言总是与时俱进的（各种语言的古文和现代文都有不小的差异）。

### 我们用的就是语言
不寻找内涵，只从外延出发，被人类普遍适用的就是语言，这种方法简单，直接，但难以作为标准，因为很难确认一段文本是否被人类使用过。

### 浩瀚的字符串空间
字符串空间的规模非常大，几乎不可能直接研究这个空间，所以必须把问题简化到一定规模，并且这一简化过程必须是自动的，不借助人力的。字符串到文本的第一步便是N-gram约束，N-gram统计大大缩减了文本空间，但其作用也有极限，通常5-gram以上就很难处理的。所以研究者们需要找到其他约束条件。

## 语法
### 上下文无关语法 （CFG）

  S -> NP VP
  VP -> V NP | V NP PP
  PP -> P NP
  V -> "saw" | "ate" | "walked"
  NP -> "John" | "Mary" | "Bob" | Det N | Det N PP
  Det -> "a" | "an" | "the" | "my"
  N -> "man" | "dog" | "cat" | "telescope" | "park"
  P -> "in" | "on" | "by" | "with"

每一条叫产生式

### Chomsky normal form （CNF）

A → BC,   or
A → a,   or
S → ε,

任何CFG都能转化到CNF形式

### 概率上下文无关语法 （PCFG）

  S -> NP VP （1.0）
  VP -> V NP (0.6) | V NP PP (0.4)

### 上下文无关
顾名思义，上下无关就是每一元素扩展时不需要率其他元素，所以下列规则就是上下文有关

VP NP -> "go home"

### 语言本身存在歧义性

### 表示结构的方法



### Chomsky hierarchy

from wiki https://en.wikipedia.org/wiki/Chomsky_hierarchy