白:
“北京大学率先明确入雄安路线图”。“明确”是副词还是动词，需要先明确。
李:
我觉得这不是问题的关键。pos 在抽象层面只规定非常宽泛的框框。关键还是语义之间的相谐。正确的问题不是pos，而是 “明确” 在这里是状语（儿子），还是谓词（老子）。在【明确＋ vp】里面，pos 上它没有什么限制，所谓跨类词。跨类就是两可。 对于跨类 这是一个没啥意义的问题 或者说 这是一个 circular 的问题。
“明确”的最常见的 subcat 带的是 np，但是 在 “明确v” 出现时，这个 v 可能是 vp，因此 “明确”可能做其状语。也可能这个 v 是np内部的修饰语。
（1） 明确规定游泳违规
（2） 明确规定 严明纪律 这两条是整顿金融秩序的关键所在
（3） 我们要明确规定条例
大数据可以帮到 （1）；（2） 是排比的力量 压住了大数据，把潜在的动宾可能激发出来。 但排比因素的形式化实现还需要探究（虽然形式特征在人看来是蛮明显的）。（3） 仍然歧义：“明确（地）规定（相关）条例”，还是 “明确（一下）（有关）规定（方面的）条例”？大数据似乎选择前一个解读，为什么我们仍然感觉得到后一种解读的可能性。设想 如果大数据中 “规定条例” 比例开始高到可以与 “明确规定” 相匹敌的时候，这就是大数据也搞不定的边界之争。
白:
“北京大学率先明确入雄安路线图”这个例句中，“明确”只有一种走得通的词性，就是动词S/N,X。如果是副词，“入”就会过饱和。虽然过饱和也是能处理的，但放着正常饱和的不用却去用过饱和的，终究不妥。因为“入雄安”只剩下一个坑了。副词“S+”不会改变萝卜数和坑数。
李:
“率先明确入雄安的是习大大吗？当年是毛主席率先明确入京的。虽然有人提议仍在南京建都。” 什么叫 入 的过饱和？
看样子 “明确” 的subcat 也有带 vp 的，虽然不如带np的 subcat 用得广。
另。假设 native speaker 的语感与大数据（作为语言共同体语言表现的代表）吻合（实际上当然不会总是吻合）， 那么大数据搞不定的歧义就应该视为真歧义。大数据能搞定的就是伪歧义 尽管这个伪歧义以前被认为是句法真歧义。“以前”指的是没有大数据语义中间间或没有语义或常识消歧手段的句法分析器的那个时期。
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