Natural Language Processing By Chris Manning And Dan jurafsky 第9篇

这节开始介绍语法解析，上下文无关语法（Context-Free Grammer），概率分布的上下文无关语法（Probabilistic Context-Free Grammar），简称CFG, PCFG,

但是上下文无关语法这种做法的弊端是可能存在二义性问题，

所以才引入了PCFG,需要找到一种方法从多种可能的语法树中找到最可能的一棵树。

语法分析还是一样的，只是最后会增加一个概率函数，

这个就是PCFG的实际情况展示，在规则的旁边又加上了一个概率值，

我们想知道的是一个短语的概率，这个时候我们就要考虑所有的树的情况，所以短语的概率是所有树的情况的概率和，接下来看具体的例子：

从这里就可以看出哪一个句法结构的概率比较高

最出名的语法转换是Chomsky normal form, 这个规则限定了CFG只能有两种简单的形式，X->YZ, X, Y, Z全部都是non-terminals或者non-terminal X重写成terminal W, 所以可以将任何的CFG转换成Chomsky normal form

接下来会引入如何在多项式时间内解析上下文无关的语法，也就是在多项时间内去获取PCFG的最优解析，这种算法叫CKY算法。