4、自然语言解析与数据导向解析算法优化

自然语言解析与数据导向解析算法优化

在自然语言处理中，解析句子结构并消除歧义是一项关键任务。本文将探讨英语和德语句子解析的相关规则及实现，以及数据导向解析（DOP）算法的优化。

英语和德语句子解析规则与实现

在英语和德语的句子解析中，对于动词饱和时寻找下一个参数的属性计算，有一套特定的规则。这些规则已在解析器和语法/语义的某个版本中实现。

词汇项描述信息

词汇项 W 的描述包含以下信息：
- 饱和 W 后得到的项 W’ 的句法属性描述。
- W 所需的参数集描述，该集合可能为空，如代词或简单名词的情况。
- W’ 可能修饰的项的描述，例如形容词“old”可修饰名词 N，介词“in”饱和后可修饰名词 N 或动词短语 VP。

语法规则

语法有四条规则：
1. 未饱和的项在适当情况下可与它的一个参数结合。
2. 修饰语可与适当的目标结合。
3. 有成分被左移或右移的句子可与左右适当的项结合。
4. 如果 X’ 是 X 的重新描述，则前三条规则中的任何一条都可应用于 X’。此规则体现了从不同视角看待项的概念，如通用名词 N 可视为名词短语 NP，某些 WH 从句可视为 NP。

这些规则看似简单，但关键在于“适当”的项和情况这一概念需要明确。这涉及到特征渗透原则的应用，这些原则本质上是动态的，包括预默认规则（如“除非已知 X 需为其他类型，否则要求其为 +acc”）、后默认规则（如“除非已知 X 能作为附加语，否则假定它不能”）以及依赖于相关项兄弟属性的原则。

此外，寻找项的方向也是动态的。例如，在以下名词短语中：