2、自然语言处理中的语法形式主义与解析算法

自然语言处理中的语法形式主义与解析算法

1. 未涉及的语法形式主义

在自然语言处理领域，有几种语法形式主义未被深入探讨。

首先是具有高表达能力的形式主义，如词汇功能语法（LFG）和中心驱动短语结构语法（HPSG）。这些形式主义生成的语言超出多项式范围，与常见语法遵循不同传统。常见语法旨在在保证计算可处理性的前提下，尽可能扩展上下文无关语法（CFG）的表达能力，以描述自然语言现象，而LFG和HPSG本身无法直接刻画自然语言类别。

其次是向量语法，其元素为集合，如重写规则集或树邻接语法（TAG）树集。在推导过程中，使用集合中的一个元素时，其他元素也必须使用。根据元素添加方式的不同，产生了多种具有不同属性的形式主义，如矩阵语法、无序向量语法、树局部和集局部多组件TAG等。

最后是范畴语法，如组合范畴语法（CCG）和抽象范畴语法（ACG）。这些语法基于演绎逻辑框架，与以重写规则为基础的语法不同，本书主要关注重写语法，即规则定义已生成结构部分重写方式的语法，这类语法是CFG的直接扩展。

此外，依存解析也未被涉及。一般来说，依存解析是数据驱动而非规则驱动的，与本书基于规则的符号解析算法采用不同方法。

2. 整体结构概述

整个内容涵盖多个章节，可分为三个主要部分：介绍、CFG扩展及解析算法、自动机模型。

章节	内容
第1 - 3章	作为介绍，阐述CFG对自然语言的局限性，引入解析的基本概