36、特征结构处理与基于特征的语法扩展

特征结构处理与基于特征的语法扩展

1. 特征结构的包含与合一

特征结构通常被认为是提供关于某个对象的部分信息，我们可以根据特征结构的一般性对其进行排序。例如：
- (25a) [NUMBER = 74]
- (25b) [NUMBER = 74] [STREET = ‘rue Pascal’]
- (25c) [NUMBER = 74] [STREET = ‘rue Pascal’] [CITY = ‘Paris’]

这里，(25a) 比 (25b) 更具一般性，(25b) 又比 (25c) 更具一般性。这种排序关系被称为包含（subsumption），更一般的特征结构包含更不一般的特征结构。如果 FS0 包含 FS1（形式上写作 FS0 ⊑ FS1），那么 FS1 必须具有 FS0 的所有路径和路径等价关系，并且可能还有额外的路径和等价关系。不过，包含关系只是特征结构上的一种偏序关系，因为有些特征结构是不可比较的，比如 (26) [TELNO = 01 27 86 42 96] 既不包含也不被 (25a) 包含。

当我们想要对给定的特征结构进行细化时，可以使用合一（unification）操作。合一就是合并两个特征结构的信息，在 Python 中可以使用 unify() 方法来实现。例如：

import nltk
fs1 = nltk.FeatStruct(NUMBER=74, STREET='rue Pascal')
fs2 = nltk.FeatStruct(CITY='Paris')
print(fs1.unify(fs2))
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