我总说，deep parsing 是NLP应用的核武器，有人以为夸张，今天就说说这道理儿。
NLP 的应用主要分两部分，一部分是对于 text input 的分析或“理解”，一部分是反映这种分析理解的 output（俗称语义落地，譬如 output 是另一个语言，就是MT；output 是 response，就是对话系统；output 是针对 input 问题的答案，就是问答系统；等等）。NLP 应用就是连接 input 到 output 的系统。其中第一部分是关键，核心就是 parsing，可以实现为作为条件的模式匹配，而第二部分很多时候不过是与第一部分对应的作为结论的 mapping 或 side effects。
在上述场景的抽象描述中，可以这样来看 parsing 对于处理text的作用。首先，input 的样本就是我们 parsing 的 dev corpus，样本中的语句相同或类似意义的是我们识别的对象。绝大多数情形，识别了就算 “理解” 了，系统就知道如何应对最合适。
自然语言的难点在于表达这些 input 的语句千变万化，因此用 ngram 枚举它们是不现实的。现实的办法是 parse 相同或类似意义的input语句成为结构树，然后在这些树上找共同 patterns，叫“最大公约树”吧（intuitively 叫最小才顺耳，就是这些树的common core，树大了的话就没有召回率了，白老师提议叫“最大公共子树”）。如果找不到，那就把这批句子分而治之 直到可以找到几个所谓子树 patterns，写成逻辑或的模式规则。
Patterns 的宽严度调试得恰到好处 就可以以有限的规则 应对无限的表达了。宽严不外是调整结构arc的条件 或 节点（node）的条件，deep parsing 说到底就是创造这些结构条件的机器。
以不变应万变，用有限的patterns抓住无限的语言变化，这就是自然语言核武器威力的表现。
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