好像是水族的民歌。《水姑娘》周末放送 祝各位复活节快乐！
花红柳绿 风情如此。此乐只有地方有 绕梁三日不绝缕。不知道歌手是哪一位少数民族夜莺 “嗲”得如此上档次。
10年前从湾区草根舞蹈团的Mary老师处听得此曲 惊为仙乐 藏之深山。
画面应该是水乡写意之类。但要与亲友分享三个猫咪的近况，懒得单制作视频了，分享音乐和pets合二为一了。
三只猫只有一位 lady，katara 具有水姑娘的气韵 （也兼具铁姑娘的风餐露宿、攀缘跌打本领）。两位君子 牛顿忠厚 Xander 懵懂。片头片尾是苹果新总部的 Apple Store，这视屏就是在手机上用他家 iMovie 制作的，非常便利。
立委按：两载设计，三载实现，白老师的自然语言秘密武器日前曝光。十载孕育，如水流年。挑开面纱，犹抱琵琶，先者为快，一睹芳颜。
李：其实语言理解过程中究竟用到哪些知识，并不难确定。难的是 这些知识如何加分减分打群架。
白：人理解时也不过是在打群架，没高明到哪儿去。
李：如果不给设计师束缚，所有的知识都特征化，不限定范围和多少。然后假定神经可以搞定这些特征，那么 符号逻辑 实际上只剩下符号特征化的工作。逻辑由神经管了，果如此 自然语言理解离开终结就不远了。
白：不对。逻辑有两部分，一部分是有限的可选择的操作或变换，另一部分是何时何地选择何操作的控制策略。控制策略特征化应该鼓励，而所选择的操作的轨迹，是充分可理解、可定点修复的。表示-对表示的操作-选择操作的策略，这三者，我认为第三种是适合特征化、向量化、神经网络化的。这不仅不是终结，更是升华。同时也并不影响前两者的可解释性、可定点修复性和容纳复杂结构的能力。
“身份证”的主人在两句中不同。
李：设想对话场景：
A: 他要求我出示身份证
B：你出示了吗
A：出示了，结果没通过。
B：为什么？
A：因为他是检疫官，要求我出示我宠物的身份证。我以为他是警察，要求出示我本人的身份证呢。
B：这才叫场景的阴错阳差！你过的哪道关都没搞明白。
再如：“监护人向我出示了身份证，是想证明这孩子不是非法移民。”
hidden links 根据常识或常理而来，这就带来两个问题：
第一是，因为是常识、常理，而不是语言明确指明的信息，这些 hidden links 即便挖掘出来，也仍然是不重要的枝节边缘信息，更谈不上情报价值，因为一般人根据已知信息都可以推算出来。
第二是，因为是常识、常理，因此肯定有例外。例外常源于场景和背景的不同。如前面的对话场景的思维实验。
白：打群架好了，神经最擅长。
李：既不十分可靠 也没有新意 也许意味着常识介入理解应该有个限度。如果常识的带入，是帮助确定了情报，那就物有所值。如果常识的带入，不过是反过来为常识增加一个案例，信息还是常识，那就没啥意义。
白：
1，情报又不是落地的唯一领域。
2，即使情报，三个link有情报价值，一个link是这三个link的常识推论，那这推论人做还是机器做大不一样。你先抓到那三个links，人聚焦了看，然后人得出推论，黄花菜都凉了。机器直接得到四个links，能一样吗？
3，推论重要还是那三个重要，这得情报人员自己说，NLP不应该越俎代庖。常识是带变量的f()，只要里面的x是新的，f(x)就是新的。新的就可能有意义。常识都知道撤职了职务属性值就该变了。但是只要张三撤职是新的，张三职务属性值就应该变化为新的。就算常识是旧的，有常识和新事实共同参与的推论也是新的。另外，疑似知识、打过折扣的知识并非就没有意义，只不过置信度稍低而已。哪有那么多百分百置信度的事儿。谣言还满天飞呢。
李：有一定道理。
@白硕 他要求我出示身份证 / 他向我出示身份证。“出示” 一般认为是 3-arg：sb “出示” sth to sb： SVOC，现在看来 这个补足语萝卜 C（嫡系） 是被当成附加语（庶出）了。这不是主要问题，问题在 hidden links 因此也漏掉了。“他要求我出示身份证” 中，“我” 连上了 “身份证”，但是 “出示” 没有连上 “他”。逻辑语义上 向谁 出示呢？是向他的。
白：改成双宾了。这情形更可预期。
李：”他 为/替 我出示身份证”，“为” 与 “向” 的区别在句法如何利用？小词不同，句法有表示吗？还是指望接盘的 一个一个小词重新 check 来做区分？
白：小词会携带算子，把动态特征贴到自己修饰的成分上。目前只能说这么多。比如，一个“的”，无所谓跟谁相谐。但是“张三吃的”就必须明确自己的subcat。
李：fair 就是说 显示出来的 what 只是个架子，不是输出的全部。这其实是自然的。如果不在 link 上细化，那就在特征上细化。反正信息需要下传。
双宾句如何处理的呢？譬如：
他送了我一本书。
他把一本书送了我。
他送了一本书给我。
他给我送了一本书。
那本书他送我了。
那本书他送了我
他送一本书给了我。
白：
双宾句式，双宾句式加明示间接宾语的介词短语的互通，我们已经做得很透彻了。
李：两个 Lma 一个 Rma，等于是三个 args 句法都不做鉴别。下面接盘的，依靠什么来区分，去做 123 与 abc 配对。
白：这个自有办法。分母上的数字只是显示
李：怕下面接盘的 还要回头做部分句法
白：不需要，句法信息都带进去了。
李：句法上 Topic 与 synS 不区分，但是偏移量有区分，也算等价了。怎么知道 “我” 不是 O，“书” 才是 O 呢？
白：书有subcat信息，还有Default位置信息。如果O的subcat跟S兼容而且相对Default有变，比如O提前做了话题，那就取决于右填坑的间接宾语的事理因素了。
这个丫鬟我送你了。
这位夫人我送那个丫鬟
取决于夫人和丫鬟在事理中的地位。这个绝不是句法单独可以做的。加上subcat也不行，所以目前我们做不了。只当default位置是O，啥时候事理做了进来，就有希望了。
李：句法为谓词选了萝卜候选人，萝卜进坑的事儿归后面的语义模块，所以 后面的任务仍然蛮繁难。因为萝卜进坑 仍然需要综合平衡，语序、小词和语义相谐，综合平衡才能基本搞定。更难的要借助事理。
白：哪个对哪个，特别是subcat也区分不了的时候，目前没有足够的资源。NLP的魅力就在这里。好在方向基本是看清楚了的，见效取决于投入。要想糊弄人，做个玩具事理图谱也能蒙一阵子。不过我们不会这么做。事理图谱一定要结合应用场景做。不见兔子不撒鹰。
李：”吃在买后“ 这样的事理，HowNet 没有：HowNet 主攻本体常识，一般不带入动态场景的形式化。真正规模做过“场景常识”的只有 cyc，“开枪” 在 “伤残” 之前 之类。但以前的教训依然存在，其数目实在太大了。
白：吃、买太具体了，模式是“消费在取得后”，消费是吃的上位，取得是买的上位。如果仅看到具体事件对具体事件的因果联系和承接联系，那还不累死。要把事件的Taxonomy像实体一样组织起来。赋予抽象度适中的标签。事件的诸多要素，都要纳入这个体系，参与者、时空特性（时-体）、事件类型的包含与继承、关联类型的包含与继承，触发条件、副作用……不一而足。这是目前聚焦事理图谱领域的各个利益相关方都极为关注的。
李：“我洗脸”，英语总是说：我洗我的脸（I wash my face）。中文解析，根据常识，可以推算出“我的脸”。感觉上 人的理解中 标配信息真地很边缘。赶巧了英语用代词把它明说出来了。但说了也跟没说差不多。情报性无论怎么定义 这个“脸”属于“我”都很难成为情报焦点。
一般而言，感觉上 possessive 的 hidden links 情报性最差，在有冠词的语言，possessor 很多时候被一个定冠词 “the” 虚指了。凡是定冠词打头的实体（语言学里面叫 anaphor） 理论上省略了所有者这类实在的 specifier。“the” 的含义是“你知我知”， 虽然有个主儿但这不重要。
白：不同源头会带上不同约束，使推论减少盲目性。比如“给”的介词宾语和非三价动词的主宾语坑就不太能共享。这是“给”所明确标记的间接宾语属性所决定的。这些约束会截断共享通道。
“张三给李四写自传”，这李四要是有什么来头，情报价值还真挺大。张三是个代笔的小人物，张三的自传不重要。所以谁的自传，不简单。
李：从性质上看 寻找这类所有者属于篇章的 coreference 范畴，而 coreference 的工作，句法有一定影响 （binding theory 说的就是句法对于 coreference）。但是句法影响对于篇章非常有限。更大因素还是语义相谐和距离。把 一个实体对于其所有者的预示 与一个谓词对于一个 arg 的期望 等量齐观，有点高抬了前者。
白：优先级不一样。
对范畴语法做了重大简化，跟依存很接近但比他更丰富。分析结果可以不是树而是图，图还可以成环。图更科学，更反映语言实际。
带加号的句法标签，可以看成是“只约分不输出”的范畴。每次完成约分，就废掉自身，以保持中心语的正统地位。
李：就是 adjunct/mod，庶出，跟私生子也差不多，投奔过来又不能不认，但上不了台面。
我的理解，DG 与 CG 性质不同，DG 是 一种结果表示法 刻画的是output what，CG 却带有 how 的味道 表示和刻画 input tokens，可以据此演算 作为 parsing 基础和驱动。最终从 CG 达成 DG 的结果。
parser 被词典化的 CG 驱动以后，在遇到叉口的时候 求助于其他知识的引入，主要是语义相谐的调用。根据一个优先原则和有限级计算的机制 做路径判断 然后完成 parsing。如果不怕伪歧义 也可以只依据 CG 词典与优先级原则 而不引入其他知识。
这条路线的搜索空间 （universe）是句子长度 n 的这样的一个函数：可以 assume n 中每两个词都必须发生7种二元关系之一。三种是实关系但是有方向（父父子子），所以“原子化”后就是6种实关系，即，是二元排列不是组合。第7种是：无关系。无关系也算关系，就一网打尽了。任意两词只允许发生7种关系之一，不能多也不能少。在 n 不大的时候，搜索空间爆炸得不算厉害。
白：ordered pairs，A跟B和B跟A可以有不同的关系标签。
李：对，有这个二元循环的可能，忘了这茬了。不过那很罕见，对于搜索空间影响不大。能想到的只有 定语从句谓词与中心词有二元循环关系，一个 mod 一个 arg 方向相反。
李：By the way，你用 subcat 正好与（很大一部分的）语言学内部用的术语相反，句法学家说 subcat （子范畴）只是针对 句型，主要是给 谓词 根据不同句型的预测 分为不同的 subcat，而一个词的本体的细分 就是 subclass（子类），所以 vt，vi 属于 subcat，到了 HPSG 等理论，这个 subcat 就真展开成句型了：
give:: SUBCAT <NP left:S>, <NP right:O>, <PP(to):C>]
give:: SUBCAT <NP left:S>, <NP right1:C>, <NP right2:O>]
第一条 SUBCAT 句型是 sb give sth to sb；第二条是 sb give sb sth
白：不管了，反正就是负载逻辑语义结构信息的标签，来自词典。标签之间的关系在本体里定义。
也不能说是“特征”，因为特征给人的印象是扁平化、向量化，缺少结构。但也绝不是曾经流行的“复杂特征”。
李：扁平化 原子化 有好处的，以前你也是赞成的。复杂特征在符号逻辑上漂亮，但不好伺候，难以承受逻辑之重：实用系统不能过分与逻辑较真（这个体会很深，以后有机会展开再论）。
白：我们只有一层除号，分子，分母。分子和分母里边都不再有除号，我称之为“单子化”。就一个成分而言，萝卜和坑都不必再有相对性。它们都是“单子”（singleton）。
李：那是因为你们的出身是 CG，算法里面就对分子分母的表示有要求，作为区分输入输出的手段。
白：把CG改造到这么实用的程度，我们应该在世界上挂个号了。
李：不知道这个 CG 还有没有个 community 和相应的 events，还是拉丁文一样被搁置了。HPSG LFG 那些人还在，有自己的圈子 不过是越来越游离于主流（两不靠：语言学主流和计算语言学主流都不是）之外了。
白：CG可能就剩下CCG还活跃。CCG的本质是带坑填坑，于是就会产生我们所说的残坑。残坑在计算上的处理非常复杂，单子化对残坑处理带来莫大好处。但是从数学观点看，引入“修饰”，就是N+、S+这种，打破了“一个运算符吃遍天下”的理论美感，理论框架变得有些dirty了。等有空了，我会梳理一下“修饰”从数学上看是个什么鬼鬼。修饰之于单纯的相除，就好像X-bar之于CFG。象牙塔里的人可能不屑为之，我们编外游侠接手没什么顾忌。
【相关】
立委按：两载设计，三载实现，白老师的自然语言秘密武器日前曝光。十载孕育，如水流年。挑开面纱，犹抱琵琶，先者为快，一睹芳颜。
白：坑之交响曲：
脑补进行时：
李：白老师的符号给个说明啊，L是左 R是右。LMo 是左成分 不占坑 属于 mod/adjunct，LMa 是左成分，是填坑的萝卜，属于 arg，是不是？
一个及物动词挖了两个坑 2N，左边填坑的叫 LMa 右边填坑的叫 RMa，什么时候确立他们的逻辑主宾呢？
Me 是个什么？条件结果的谓词之间“（如果）选择，（那么）看好”是 Me，动补合成词内部的“哭-肿”也是 Me，所以这是个表示并列或接续的二元关系，不分词法句法 也不分短语还是从句。
二元关系图里面 层次扁平化 结构层次没看见有反映。X-bar 这类层次信息一多半属于语言 一小半属于逻辑。属于语言的可以扔掉 属于逻辑的应该有个表示。起码 “哭-肿” 的二元关系 与两个谓词结构的因果关系 在层次上天差地别。对于 dependency graph 表示，如果不允许逻辑交叉的“飞线”，层次信息可以从子树中 derive 出来，短语就是子树的 parent node 所下辖的节点范围。以此反映思维中的复合概念与单纯概念的区分。但是，现在我们允许 dependency 可以交叉，甚至允许循环（dag 丢掉了 acyclic 特性，成了 dg），以此来挖掘语言中隐藏很深的 hidden dependency （譬如 “眼睛” 与 “肿” 的主谓关系）。这虽然使得深度解析更加深入，同时也带来了层次交叉以后的副作用。复合概念的边界和范围模糊了。逻辑概念的层次没得到应有的表示。图中的主次不再分明。
结构（表示）应该是由关系和层次两个要素构成，否则就难以担当语言的模型和思维的模型。其实 关于 graph representation，以及利用 graph matching 落地到应用，里面很多机制性的东西，还是没有探索清楚。属于深水区，摸着石头过河会不会不小心淹死，也不好说。
白：树是现成的，只是没有做展现而已。
回顾一下五个操作：Ma代表Match，也就是填坑，除了左右填坑还有中填坑，就是分子向分母上的残坑填坑。Mo代表Modify，也就是修饰。Me代表合并，不仅有S（谓词）的合并，也有N（体词）的合并。谓词的合并在传统句法看来那么多种情况，在我们看来其本质都是分子合二而一，分母尽可能共享，在结合的优先级上也刚巧非常合理地靠在一起。Up和Down是升格降格。在扁平表示中，采用了新增虚拟节点和方式，原节点汇聚入边，新节点汇聚出边，新旧节点间则是单一的升降格边。
这些范畴非常“冷血”，非常地就形式论形式，但不代表不能转换成主谓宾。但是，第一，我不认为主谓宾的叫法在句法上比我更科学；第二，句法标签只是个过渡，对接语义标签时，这套标签不仅不会输给传统标签，反而映射更直接，比如话题、大小主语、总分关系、谓语动词周边非逻辑主宾语的地位尴尬的NP。第三，这套标签不是不分词法句法，而是词法句法的边界在一些地方有异于传统认知，特别是紧定中式名词（如“红太阳、好朋友”等）和动结式动词（如“打伤、哭肿、染红”），由于在我们的体系下微结构和句法（比如动趋式、动介式）并无不同，所以放到句法里并没有违和感，也并不因此多费什么手续，完全是搂草打兔子，顺手的事儿。
这个体系会不会乱？我们用了将近两年的时间建立它的what，接近三年的时间建立它的how，经过了无数的推演、测试和复盘。在这样高强度的打磨下，传统语法书里的绝大部分难句都不是问题，也没有因此把普通句搞得不普通，基本结论是结果（what）可用、过程（how）可控。
解析结果保持歧义的能力也有独特风格，比如“鸡不吃了”是传统歧义句，但在我们的表示框架下，句法无歧义，一个左填坑，一个右修饰，如此而已。歧义是语义层面的，鸡不小心即是Animate又是Food而已。这两个角色在句法上都是左填坑的N，并无区别的必要。
如果落地要的是语义标签，我们可以直接去对接。如果一定要传统标签，我们可以做转换，但这就像高清晰度的视频向低清晰度的视频转换一样，我们并不认为它是一种成就，而是一种无奈。比如“这件事我有意见”里面，“这件事”和“意见”有直接的填坑关系，跟“有”没有一分钱的关系。你让我标注出“这件事”是“有”的什么角色，我当然是很不情愿的。
我们说动结式动词的微结构和松耦合的述补结构在本质上是同一类结构，都是分子合并、分母尽量共享坑，但坑的共享是有相谐性前提的。刚才说到的“哭肿”就没有相谐的坑可以共享，所以只好各填各坑，但是分与合，都是在一个机制下的不同子模块而已，并不是说一个很好把握另一个很难把握，都在可控范围之内。
李：落地要的语义标签是逻辑语义，还是语用的标签？语用标签譬如信息抽取里面的事件角色。
白：公共服务落地是逻辑语义标签，应用落地是语用标签。中间隔一层适配。
李：这个落地模块 需要多少额外的知识呢，包括语义相谐。
白：适配具有行业特点，不懂行业没门儿。
李：逻辑语义原则上是行业独立的。
白：也不可能一家公司包打，一定会发展出众多的落地服务商和落地适配包。主打逻辑语义的公共服务，在足够精准的前提下是有独立商业空间的，如果再做几个示范的语用落地，表明生态效应和层次衔接机制work，后续还会有大发展。就好比，逻辑语义提供面粉，应用落地提供面包蛋糕包子馒头。面粉的供应商有自身的商业空间。面粉也需要好的面包蛋糕包子馒头来背书自己的质量。
李：说这些 道理上站得住，听起来好遥远。parser 要独立成为生意，感觉很难，NLP component technology 定位的，迄今几乎没有成功案例。不是没人尝试，而是没人成功，除非今后几年有突变发生。（满世界只知道端到端呢，最近加了个普遍看好的预训练，离开符号语言学更遥远了。）
如果句法就3种关系，嫡系 Ma，庶出 Mo，哥们儿 Me，从数目上看 这不仅比 100种逻辑语义、也比 五六种传统句法关系（“主谓宾定状补”之类）要粗线条。说这个 what 是高清，感觉还不够。
白：这个标签体系显然不是逻辑语义，但它可以直通类似知网的逻辑语义体系。说直通的意思是，拓扑基本上都对，只是需要细化。谁跟谁有关系基本都对，什么关系需要细化。不像有些拓扑都不对的，细化起来遇到的麻烦大得太多。
李：从这个 what 匹配到逻辑语义，是一对n，必然需要更多的知识和做功。
对于短句，标签集很小的时候，凭着词典的预示信息，句法基本不是问题。到了长句 可能挑战就来了。短句不是问题 就好像过去社交圈小 但每个人都必须结婚，谈恋爱就特别容易有结果，因为没得选。很多时候 门当户对以后 候选只剩下一个 那就ta了。
白：结构就是用来拉近距离的。依托结构拉近的距离，比望文生义拉近的距离，更为精准。
李：词典在类别基础上所给的那些subcat预示信息，譬如 S/2N，这类 subcat 也是粗线条。即便原子化 平铺开来 也没有多少，估计 20 个左右。
白：这不算subcat，只是POS
李：上面的标签 S/2N 传统词典是 vt，属于 V 的 subcat，不过叫什么名字无所谓，总之是预示一个潜在 pattern 的词典标签。这类标签的集合 感觉20个可以收住。在 20 个标签以内做句法，结果的关系是 3，这应该还算是粗线条的。
让人眼亮的是这种颗粒度 的确是句法最核心的部分，在回答 “谁与谁发生 directed 关系” 的问题上，是一个不错的抽象。
短句容易做粗线条句法是显然的 因为没得选，“这件事 我 有 意见”，一共两个潜在萝卜 n1 n2，正好有两个坑 空着，“我” 被 “有” 抓走以后，“意见” 的 【对象】 只剩下 “这件事”，不是它 也是它了。
白：还有另一面，明明空着，也不进来。下例中，“今年”，“食堂”，明明是最贴近坑的萝卜，但不是你的坑，打死不填。宁可降格做状语。这就不是那么简单了。还有前面“这碗猪”也不能谈婚论嫁，要等“汤”拉近，这背后有玄机。绝不是一个村里没婚没嫁就可以拉郎配的。
李：这里面玄机如果不论 how 就没法评论了 只能说不明觉厉，特别是“食堂” 不填坑，句法上有点天理不容。
白：所以这样的结果，转换成主谓宾，得多憋屈。那是后退。前进一步，就是精准的逻辑语义。拓扑都对了，就差一个相当于知网的基础设施。
李：可是反过来想，“吃” 与 “食堂” 发生了关系 是肯定的，这个关系中 “吃” 是老爸 也是无疑问的。为什么要把 arg 与 mod 的区分负担，强加给句法，而不是留到语义或语用呢？
“鸡不吃了”里面的主宾歧义句法都可以包容，为什么不可以包容 arg 和 mod。如果句法最好轻装 那就听乔姆斯基的，彻底排除语义，现在看来 这个 "食堂" 的降格 是带入某种语义了。反正 map 到逻辑语义的时候 还是要调用语义约束，想不出为什么一定要有选择地把部分语义前置。
白：语义arg无边无际，句法管不过来。我的原则是：标配的语义arg走填坑，非标配的语义arg走修饰。
李：“我吃月亮” 呢? 现在也降格吗?
白：是。
李：感觉是得不偿失。因为不降格做引申意义的宾语情形，应该比降格做状语的现象更加普遍。
白：“这场火”，也降格。月亮可以是处所啊。怎么非常识了？
李：比起传统的svo句法解析，个人感觉这样做是得不偿失。要是我，就宁肯放宽语义约束，得到一个非常识的解析，也比过早实施语义约束合算 命中率会更高。 这当然只是感觉，还需要数据调查和统计来验证。“把月亮吃了”，就是“非常识”，而非常识的说法 语言中也没有那么罕见（“一片乌云飘来，吃了月亮”）。原因是 非常识为语词的 引申，创造了条件和手段。说话者是用不相谐 来倒逼听话的人去联想 引申。
白：修饰，只是非标配的语义坑而已，不明属性，并不是语义层不能再入，这个修饰的标签并不给语义分析设置篱笆墙。只是说他非标配，非标配的后续，既可以脑补缺失的非标配格标记，也可以作为修辞手段再入标配格标记。两个可能性都存在。并不存在“失”，只有“得”。
李：设不设篱笆墙，说到底还是 句法输出以后，后续工作量 是增加了还是减少了。把“食堂”和“月亮” 都降格了，后续工作量 感觉是增加了 而不是减少了。因为 月亮被吃这类的表述 比 “吃食堂” 这类表述 数量为多，何况 吃食堂其实已经词典化了，本来就不该参合进来的。关键在 它不应该在歧义区分的雷达上，属于常识例外。词典绑架 没商量。
白：工作量不是唯一标准，有利于精准才是最终标准。再入，实际上你可以认为引申受事和常规受事是两个格标记。
即便词典化，微结构仍然是修饰。吃七食堂，吃教工食堂，并不是词典化的，但我们不怕。
李：那种叫成语活用，在词典绑架的延长线上。实现一个成语活用的机制 也就可以不来参合了。
白：吃勺园，吃全聚德。吃麦当劳 ... 也不是成语活用，但背后是一个机制。它们如果走了不同路径，反而奇怪。
李：这是真歧义，“吃麦当劳” 作为地点和食品 均可。这其实也成语化了 真歧义也可以在词典绑架为歧义表述。
白：就算吃食堂是词典绑架，但其词典定义依然是S/2N，并没因为“食堂”的加入而变成S/N，这恰恰证明“食堂”填的确非标配坑。
李：话说回来，只要句法不必调用语义相谐的大数据，而只是使用语义标配的二值判断，那不过是查一下本体，也没什么可批评的。不过就是两种各有利弊的路线 择其一而行之。
白：不一定二值啊，可以连续值，折扣么。
李：如果折扣的话，
我吃月亮
我吃石头
我吃土疙瘩
我吃面疙瘩
我吃疙瘩
这些解析结果应该有区别，而不是都降格，或都是宾语。
白：对啊，看你Ontology怎么设计的了。这与分析器无关，取决于Ontology的返回值。
李：返回标配是二值，还是多值，多到什么程度。
白：连续值，看小数点精度。但是0.2和0.3的差别，估计不足以颠覆。能够利用梯度最理想。
李：哈 你这一球踢出去 倒是轻省了，对了是我的，错了是你的。
就是说，ontology 供应商的相谐颗粒度，不一定是二值 但也不要超出太多，多了反正也没有区别，也许三值 很搭/较搭/不搭。也许四值。ontology 供应商最好是婚恋交友网站的架构师出身，懂得如何配对。
我还是没理解 从设计上为什么句法要在 “嫡系/庶出” 上较真，非要劳动 ontology，而在 “主语/宾语” 上反而不较真。反正提供的是半成品。从逻辑语义角度 语义也还是不全的。
白：我觉得这太显然了，这事儿不正是Ontology该做的吗？要站在比它们俩都高的视角看他们俩。句法和本体，我们的方法论是，句法要给出对的拓扑。为此，Ontology、情感、事理都是必要的补充。
李：细节不纠缠 逻辑语义可以算是一个唯一可以公认的语义理解的黄金标准了。arg 与 mod 的区分，本来就不是黑白分明的。这个对错 不好说。
白：但是构建逻辑语义层的输出，虽然也同样使用Ontology 、情感、事理，但是用得更重。这两个方向的用，不可混为一谈。
李：所以说是 双重使用啊，重复劳动。
说起 arg 与 mod 的嫡系和庶出 有点意思 可以展开简单说说。args 是计划内的婚生子女，主语、宾语、宾语补足语，名正言顺，所以受到父母特别关照。mods 属于计划外的秘密勾当。因此，总是 parent 去找 args，利用 subcat 的计划内指标。到了庶出的 mods 就管不过来了，只好是 mods 去找 parent。千里寻父 叫父亲太沉重。
可是这一切的句法区分都是世俗的角度，语义层面 嫡系和庶出并没有那么大的鸿沟，都是围坐在天父身边 各司其职 各有角色。所以说 句法费力气区分嫡系庶出 为的是服务语义和理解，可是 语义那边偏偏对这种区别其实没那么敏感。为啥？因为语义在分配角色的时候，更加看重本人的资质，而不是看重 嫡系还是庶出的出身。“有成分，不唯成分论”，重在个人品质。个人的品质，就是你到底离我的本体要求有多远。
白：就是因为庶出的不加标记的情况太稀疏，句法留这么多资源给稀疏的庶出，不值得。
李：反正语义那边还要政审把关，用的也还是ontology 资质审查，为什么句法还要预审？
白：此地预审，方便彼地直通。
李：我是说 费力区分 Ma 与 Mo，没多大必要性。如果这种区分 不需要劳动各种知识 那当然。如果需要费力 就不值得了。
白：从基础设施建设的角度，只为一个中间步骤建，当然越轻越好。如果建了既可以为一个中间步骤服务同时更可以为有独立商业价值的最终步骤服务，那就可以建的重一点。即使重，也包办不了落地适配。落地适配是一个既统一规划又独立实施的环节。也就是说，从一个必建的基础资源里顺手提取一些信息就可以搞定正确的拓扑，这算不得什么费力。劳动的方式非常清晰和标准化（相谐度查询），也算不得什么劳动。我们目前的算法也并不是对所有候选邻对都进行相谐度查询。只有当前动态优先级最高的邻对才做相谐性检查。
这个，显示还有点小bug，但是揭示了一个现象，就是嫡出的萝卜出现位置太远，需要许多中间步骤拉近。但一旦拉近，那个位置还是人家的，庶出的没脾气。远近并不构成威胁。把“你”挪到“食堂”后面，也是同样结果。“要是这个时间吃食堂你就只剩下包子了”，用传统句法范畴分析这个“你”，就很莫名其妙，它跟“剩下”是主谓关系吗？但是论坑，一点关系没有。它跟“吃”是主谓关系或者述宾关系吗？论坑是的，但是形式上却完全不在那些位置。甚至跑到了另一个从句的辖域里面，要多尴尬有多尴尬。谐我坑者，虽远必填。
李：好例。改造一下：
“要是这个时间吃食堂你就只剩下二厨了 大厨早就自己躲一边吃包子了”
“二厨” 比 “食堂” 如何? “包子”更远 但相谐，为什么不能虽远必填?
“要是这个时间吃食堂 大厨早就自己躲一边吃包子了。”
白：后面又出现了“吃”，截胡了，“包子” 第一次就近填坑。
李：填 “剩下”，与 填 “吃”，不都是劫持了吗？
白：“剩下”的坑，抽象度比较高，万金油。我们的说法是“置换”，就是把首次填的坑从占名额的调整为不占名额的，后续填的坑再视情况决定占不占名额。
李：就是说 对于远近两坑，还要做比较计算，来决定截住没有？
“要是这个时间吃食堂你就只剩下二厨了 大厨早就做完一屉包子回家休息了”
“做完” 与 “剩下” 差不多，都是万金油 vt，截住没有？
白：这个还真可以有。但前提是，子句之间得有依据是连接的。大厨做完了包子，不一定卖完。
李：人的理解，首选不是包子，而是二厨做的档次较低的食品。大厨做的包子 轮不到。
白：如果两个子句只是最低档次的连接（next），还真未必建立坑的共享。但是用连接词连接的，肯定可以共享。
李：有一万个理由否认，因为说话语气是可惜和后悔，想吃大厨的口福 你享受不到。谁叫你迟到呢。共享与共产共妻类似，是高危操作。
白：你那里只有空格，没有上句和下句的明确锚点，不在我们的共享白名单里面，不能建立Me，所以坑里的萝卜是带不过来的。跨小句需要白名单制。前提是：1、甲小句不饱和、2、乙小句有供给、3、两小句连接方式在白名单中。
李：嗯，虽远必填 限定在句法关系圈内，也是一说。
“要是这个时间吃食堂 厨师都出去买海鲜了。”
这个应该是 Me，因为符合 “要是...就...”句型。
白：对。
单从本体看海鲜就是加分的，但是事理是减分的。吃在买前，不符合事理。不符合事理的会减分，就看二者抵消成啥样了。
李：这个事理如何用 感觉漫无边际，“先买后吃” 这样的常识事理，何止以万计。
白：但是人就是这么判断的。这是长尾，攻击到本体的概率有限，不到落地肯定不做。
李：所以 句法一般不带入事理常识，语义语用才考虑用。
白：句法只是中间产物，又不是产品。加了边还可以砍啊。砍了边再加就不那么简单了。有一万种方法砍。一个公司既做句法也做落地，没必要维护句法的面子。整体可以就OK。句法提供的这些边，送神容易请神难。
李：就是大体了解句法模型，用到几个维度的知识，用到的维度 颗粒度如何。之前论过 维度多了就是一锅粥。如果符号逻辑最终还是一锅粥，那就不如索性舍弃符号。因为一锅粥最终丧失了符号的优势。可解释性不再清晰，可定点纠偏也丧失了。
白：还是要区分表示和控制。表示是符号的，控制是符号与神经结合的。这没什么不可以。
（未完待续...... 《李白112：白老师秘密武器一瞥（2/2）》）
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白：“张三不满意李四没有表扬自己”“张三不满意李四没有批评自己”
这个是情感倾向性决定“自己”共指关系的例子。虽然，default建立得很脆弱。外面有个风吹草动就可能洗牌。比如张三和李四绑死了是一伙儿的 等等语境引入的预设。
“把鸡咬死的虫子扔了” “把鸡咬死的狐狸跑了”
李：好例。
微瑕是，鸡吃虫 论咬吗？虫无骨 没咬劲儿。
白：“中国北京是首都”当中的“中国”是啥成分？“这支队伍我是当家的”当中“这支队伍”是啥成分？
“这个人我感觉很蛮横”“这个人我感觉很舒服”
插入语一旦确立，应该封闭与外部建立hidden links的通道。什么“你知道、我认为、他觉得……”当中的你我他，都不要再花心了，安守本份即可。
李：
"有点乱，有点乱......"
想起周华健的“今天我有点烦 有点烦”。“当家”与“队伍”挂上是对的，可貌似关系颠倒了，这 S2/mCL 肯定是个?，需要 “de- de-” 的。
白：队伍和当家摘开，并不明智。
李：debug 过火了耶。句法负面影响了语义。应该弱化句法。
昨天/前天 说了，这 Topic 如果是人名， 默认就是“呼语”，如果不是人，那就是状语，什么状语？很可能表示 scope（范围）。
把“的字结构”也做过火了，结果 “的” 成了 S2（hidden subject）， 反而 “我”没有直接做“当家”的主语，虽然道理上可以通过与 “的” 的 coreference 推导出来。
白：王冕死了父亲，王冕也是状语？
李：不是。王冕是句法主语（synS），不是 Topic 降格。
白：“人” 给 “队伍” 当家，这坑都在。“的”不占名额，回指到定语从句里没事的。 空出一个坑留给“队伍”。
李：那个坑感觉不强烈？“当家” 需要一个 范围。可啥东西不要范围？就跟时间 地点似的，啥事儿都发生在时空及其范围之中。
“当家” 词法上是动宾 感觉饱和了，其实不然 它词义是 manage，与其说范围，不如说需要 manage 一个对象。但是词法饱和（“家”已经做了“当”的词法宾语）的残留影响还在，所以这个句法宾语的坑只好退化为范围状语，逻辑语义上其实是【对象】的。
白：不一样。在真正一个家庭里当家，范围是默认的。在一个“拟家庭化”的组织里当家（掌权），这个组织就是需要凸显的范围。这是隐喻固化导致的，跟一般动词的范围不可同日而语。从非标配坑提升到了标配坑，于是就获得了参与句法构建的资格。
李：成葫芦了：
白：这就靠谱了。还可以画成公鸡?
李：传统 parsing 怎么可能做到这个深度？PennTree 的标注太浅，PSG 的本性也无力表达到这种深度。
群里面专门修过乔姆斯基语言学课程的朋友说说，对于这种语义谓词隐藏较深的，乔姆斯基句法是怎么最终达到他的 logical form 的？还是根本就不管，当不存在？逻辑形式的核心类似一个SVO： <我 - 当家 - 队伍>。
“这支队伍我当家”。
白：这样就可以啊：
李：N[+1] 变成 N[-1] 啊，狸猫换太子的感觉。+1 是左，-1 是右，这个指针运算还蛮溜的。
白：这是把“是”当S+使，把“的”当+S使。偏移量。残坑出自“当家”。辖域合并不交叉，指针还原就交叉了。
李：传统语言学里面的 subcat 没有这么丰富细致，CG 细化过来的，主要是词典功夫。乔老爷好像在 subcat 上没强调细化。
subcat 的范畴细化 还不够，因为范畴细化 不加上语义相谐的支持 仍然导致伪歧义泛滥。在专家词典学派看来，范畴细化+语义相谐 成为一体了，那就要求词典成为知识库，等于是把语言学词典转变为 HowNet 了。HPSG 其实就是在专家词典学派这条道上，想走 没完全走通 就式微了。
白老师是分开了范畴细化与语义相谐。可是展示的 parsing 全部是范畴细化，相谐的工作机理语焉不详。所以 看白老师的 parse 图，结论是，就这些子范畴，运算起来，这路是 “应该” 通的。其他不应该通，但实际上也通了（伪歧义等），就不在雷达上。
白：这是what，不是how。what我希望更多的人理解和支持。how的商业属性就太强了。当然，这是结果，过程中不仅使用了这些。
李：就是。
what 似乎也不齐全，只是展示结构的 what，没有展示结构的功能性（角色）。所以，作为学习，这里有两个空白需填补，一个是 how，尤其是语义相谐机制，怎么招之即来挥之即去的。另一个是逻辑语义，逻辑语义怎么在句法或逻辑的链接基础上得出的。当然这二者是相关的，前者是条件，后者是结论。目前展示的结构树图就是个架子和桥梁。
白：这是一套资源向两个方向的延展。向句法方向就是前者，向语义方向就是后者。而且是句法方向退一步，语义方向进两步。
但是认真地说，本例，真的不需要语义相谐性，纯句法层面就搞定。
李：不是说本例。所以说是 （语义相谐是）招之即来 挥之即去耶。
那个 “专家的” 或 “大数据的” 语义，像个鬼影。说是要做个不是 HowNet 的 HowNet（《知网》），数据驱动的。怎么做？
这与最近NLP主流特火的预训练 也许殊途同归？预训练是个好东西，听上去就是阳光大道。就是不知道今后几年的使用中 会遇到什么坎儿。
白：新一代NowNet，早晚要做。但是不能跟场景两张皮，必须通盘顶层设计。
李：架构上，我看好预训练，关注它的走向。道理也简单 我们一直孜孜以求的就是把语言学和领域先分开，然后再连接，各司其职。预训练就是先分开，而且不用标注语料，这个语言模型等于是在无穷语料上架设。所有的语义相谐和常识理论上都应该在预训练的模型里面（间接）反映了。
白：“他们让我从侧门进大楼”“他们让我跟太太进大楼”
“侧门”（N/N）的宿主是“大楼”，“太太”（N/N）的宿主是“我”。这要动用本体了。这俩的对比很有意思，纯句法肯定搞不定。
李：
白：侧门和大楼没挂上，侧门的宿主是building。所以building下位一定相谐。大楼小区之类。
李：知道。HowNet 都有，但不好贯彻。
不确定要多大的语义相谐合适。如果大面上说 只要是 part 就与不是 part 的 physical object 相连，那是手到擒来的事儿，怕的是副作用。会不会连得太多，因为 part 和 physical object 都是范围很大的本体概念，概括一大批语词。如果说，细化到 “楼” 与 “门”的本体，就非常相谐，没有顾虑，那就需要一个完整的 hownet 本体知识，可是 我对 hownet 的使用 目前是限制的，不想进入语义泥淖太深。HowNet 董老师自己用 得心应手，其他人用 就颇不易。
白：知识必须是机器可读的。
李：hownet 是机器可读的，或者说 形式化的。
白：机器可读的最好办法就是向一个丰富的技术栈靠拢，否则自己从头建立技术栈，得不偿失。但是董老师对此并不感冒。
李：subcat 以及 sub-subcat 的语义关联，有点组合爆炸的味道。本体自己从细到粗就是一个不小的集合（上千的 vocabulary），本体与本体的相谐 就是组合爆炸。如果组合粗线条 不会爆炸 但失去精准，如果细化 把 HowNet 全部引进，相应的规则集也有个组合爆炸的细化过程，有可能不好管理和维护。总之 现在是控制使用，不想步子迈得太大。
白：还是要区分what和how，what本身无所谓组合爆炸，只有how没做好才组合爆炸。向句法这一端延伸，只用到少量资源。机制必须是轻量级的，重了适得其反。
时代呼唤具有更好场景对接能力和顶层设计理念的新一代“类知网”基础资源。
李：语义常识是一个多大的坑啊，淹死人不偿命啊。谁设计 谁来组织去做？个人还是开源社区？最后 谁用？怎么用？除了设计 白老师可以统率 后面这些问题都还不好回答。
白：要分层，基础层给专业层用，专业层给用户场景用，但是必须统一规划。知网也没搞成开源社区。这东东，不容易协调利益。除非使用区块链。关于知识长什么样如果没有统一的顶层设计，本体和场景一定是两张皮。
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女儿小时候的录音不多，仅有的几段大概在 iPod 里录的音，随 iTunes 转到了 iPhone，车上常听，与音乐一起化为岁月的记忆。
小时候就特爱说话，甚至有点饶舌，话比思维快，喜欢显摆童谣。录音里面有几个美国儿童的段子。
“boys go to Jupiter to get more stupider, girls go to college to get more knowledge.”
这是取笑男孩的。饶舌的甜甜现场发挥，富于夸张和强调：“what do you want me to say now? boys go to Jupiter , do you know the planet Jupiter? they go to the planet Jupiter, once they get there, they get supider and supider every second. And girls they go to college to get more knowledge and knowledge into their brain on their head.”
"Eeny, meeny, miny, moe,
Catch a tiger by the toe.
If he hollers, let it go,
Eeny, meeny, miny, moe.
My mother told me/says to pick the very best one, and you are not it."
这是非常流行的“选择”童谣。小孩子面对两个或多种选择的时候，不知道选哪一样好，就口中念念有词，一边用手在选择物之间轮流数着，道理上应该是童谣完了手落在哪个选择上，就选择哪个。可是，儿童的心理是微妙的，很多时候内心其实有了一个所指，为了最终得到自己想得到的，表面上还跟着童谣走，孩子们学会在童谣后面，打着家长的名号，用肯定或否定来保证自己不要落到自己不要选的东西上：如果最后落到中意的选项上，就说 “My mother told me/says to pick the very best one, and that is YOU”. 否则就改口说：“My mother told me/says to pick the very best one, and you are not it.”
可见，生活的智慧，从儿童就开始滋生。明明是自己的愿望和选择，却包装成命中注定，或听命于父母大人。
(cf: https://en.wikipedia.org/wiki/Eeny,_meeny,_miny,_moe)
"You know what
Kick your butt
All the way to Pizza Hut
While you're there,
Comb your hair
Don't forget your underwear!"
里面有个片段说学校的事儿。回家说的这个故事是小女孩玩家家的，也有微妙的儿童心理：
"I said that I am the Princess of Jewelry because one of my friends and buddy said that she looked at my jewelry I brought to school. What happened is she was so surprised and she loved it ... she said that I am Princess of Jewelry and she is the Queen of Makeup. Next time I am going to bring new jewelry, she said that I am the Queen of Jewelry...... No，Daddy, Jessica said I am the Queen of Jewelry if I bring some new jewelry tomorrow."
显然这个小女孩 Jessica 是精明的，有小希拉里的情商。她见到甜甜带到学校的那些“首饰”（女孩喜欢收集的那些小玩意儿），先是恭维甜甜是“首饰公主”，然后自封自己为“化妆女王”。甜属于比较傻的那种，一听恭维，高兴得不行。说明天要带更多新首饰去找女孩儿玩儿，带了新首饰，Jessica 就会封她为“首饰女王”了。可是“化妆女王”是“首饰公主/女王”的老板呀。跟孙悟空讨了个弼马温乐得不行一样，甜却非常高兴做女王的首饰运输队长。哈。
前后还有两段读书录音的回放。可以明显区别什么叫 native speaker/mother tongue，什么是第二语言。前一段英语故事读起来非常顺溜，有声有色。从幼儿园到小学一直就是英语的环境，在家里听的那点汉语无法匹敌。周末中文学校的课本文字，读起来就显得生硬。
说起来这都是十六七年前的片段了。
樱花季节，岁月如斯。
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白：“这首歌听过的都说好听”“这首歌听过的都说过瘾”
——什么好听？
——谁过瘾？
李："过瘾" 这类词对人对物均可：我听这首歌过瘾；这首歌过瘾。
这就好比 -ed/-ing 混合了：exciting/excited。类似于 自动/他动 的零形式转变，“好听” 不同，只能对物。
白：“这首歌过瘾”可以看成，过瘾的正主儿没出现，但是使动的角色已经在那儿了。句法上鸠占鹊巢，本体上主客分明。
李：正主儿不重要，默认是 （令人）过瘾，这个“人”等于没说。
白：本体里“人”是出席的。linked data，首要任务就是不能掉链子。
李：本体是逻辑体系，不要掉链子。语言理解和表示，有所不同。本体等于是个认知背景，理解时候随时调用，也可以不调用。
“这首歌听过的都说过瘾 / 听过的都说过瘾 / 听过这首歌的都说过瘾 / 听过的都说这首歌过瘾 / ......”
白：句法上，不相谐并不一票否决，而只是减分。没有更好的选择，减分的选择也会顶上去的。但是在回答问题的时候，低分的选择会提示某种降低自信的折扣。
在c-command位置有多个置换候选，用哪一个自然会精挑细选；如果只有一个，横竖就是他了；如果坑已经被占满，c-command位置上无论有多少候选也是干瞪眼。
李：终于弄妥了。
就是这图越来越不像树了，倒是更像那种叫四不像的动物。Topic 可以抹去的，不过感觉留下有益无害。真要逻辑较真的话，“的字结构” 与 “过瘾” 还可以连上 S 或 S2。痕迹都在，本体也支持，但懒得做了。连来连去，也还就是个 “的”字，连个名儿都没有。谁过瘾了？哦，听过的人过瘾了。 感觉没人这么问的。信息不具有情报价值，更像是从常识推导来的。常识常识，就是那种理应熟视无睹的不具备情报价值的知识。
白：推理，张三是听过的人，张三过瘾。
李：三段论是如此。就是不大容易想到啥场景会用上的，怀疑其解析价值。另外就是，语言表达中的确有清晰的情报与边缘的信息的区分，也的确有重要与不重要的区分。所以，单从语言角度看，也有一个什么一定要抓，什么可以放过的问题。所以，单从语言角度看，也有一个什么一定要抓，什么可以放过的问题。从情报性角度看，其实是不应该让常识过多介入的。常识之所以为常识，就是它不具备情报性。如果语言表达方面有意无意的漏洞或含糊之处都被常识“脑补”了，信息单元的情报性就被抹平了，主次容易混淆。
白：脑补的东西，一定有单独的标记。怎么可能允许一锅煮。“营业额超过了联想”也是需要脑补的。
李：人的表达和理解，都有很大的偷懒成分在。这一方面为了节能，节省带宽和脑力，另一方面也可能有个聚焦因素在。解析作为一个为表达通向理解所搭建的桥梁，也许也应该模拟逼近人的表达和理解中的聚焦和节能。所以 一直以来 句法以后做那些逻辑语义的 hidden links，总觉得是锦上添花 适可而止的工作。要做可以做得很深很全，特别是不断引入常识“脑补”，就有很多的 hidden links 可以挖掘。隐隐觉得这不是目标和应该着力的点。
白：不脑补，那张图摆在那里也是摆设。地球人都知道不可比，关键是，轻量级的脑补还是重量级的脑补。
李：这类例子很难说是需要解析的脑补。更大可能是在语用场景，是在领域落地的阶段，根据领域词汇和领域知识去补。这里有个区别：深度解析利用常识脑补，基本是不分领域和场景的，算是 boil the ocean。而到了领域场景，那是下一个阶段了，那里已经有场景聚焦和领域聚焦的考量了。
白：只做解析的立场和做场景的立场是截然不同的。下一阶段，未必是时间的先后，可能只是工序的先后。一个抓总的人需要同时考虑。
知网的设计者，除了翻译是直达场景的，其他很难说有多少场景驱动的东西触达了知网的架构和方法论层面。这也导致二次适配的工作量巨大。时代呼唤一个从方法论层面直接对接场景的新一代知网，or whatever 网
李：撇开MT，NLU 两大应用是：
当然，一个完整的交互系统，是两端都需要有的。现在看这两大应用，迄今为止，对于深度解析，需求不大，不明显，也许更多是因为还没找到可以利用的巨大潜力。
白：层次残缺。
需要解析器、本体、领域适配包协同工作，不能各行其是。
李：端到端的系统不去说它了，即便是想努力使用NLU的，在这两大应用中，凭实际经验看，对于 shallow parsing 的需求，远远大于对于深度解析的需求。shallow parsing 主要就是 NE 和一些 XP 抱团，这方面做好了，可以立竿见影。超越 shallow 的部分，用起来感觉不在痛点上。
也许是还没到那个火候。
白：现在的需求不是真正的需求，因为没有把各环节的潜力展现给最终用户。还是没做好。
李：总之，日常的开发实践和场景，不断把我们拉向 shallow 的工作。这些都是非常琐碎的，基本是资源堆积的领域性工作。也没有那么大挑战性，只要有人力 有资源，总是可以大兵团作战，以资源取胜。而具有挑战性 让我们着迷的深度解析，却发现性价比很差。做了白做的时候居多。
全世界都做对话系统，问题于是简化为 intent/slots，说白了，都是既浅层又领域的目标定义。intent 根本就没有语言学定义，不具备任何普遍语义。intent 完全就是根据目标应用所需要的 actions 来定义的语用意义上的“语义”，是典型的端到端的反映，没有可移植性。就是对于输入问题的一个针对具体应用（skill）的classification，1000个skills 有 1000 种不同的定义。这些是当前的“范式”，浅得不能再浅，但证明是可以 scale up 和有效的，前提是有资源去做。
“听过这首歌的都说好听”：
“都说听过的这首歌好听”：
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白：“盼望长大的童年”
本来是歧义，常识把它变成了伪歧义。“长大的”和“童年”不搭。
李：“盼望长大的童年”，可以问：1. 谁盼望长大？-- 童年；2. 盼望【谁】长大？ -- 童年；3. 盼望 可能有两个 【human】 的坑。类似的例子有：“盼望到来的幸福” vs “盼望幸福的到来”，当然 还有一个 盼望- 长大（了）的童年。
虽然说似乎不合常识，概念来点弹性的话，也不是说不通：童年的定义里面虽然有没长大的意味，在类比和修辞的意义上，两个概念可以做各种关联和联想。事实上，“不搭”才是诗意的简单有效的手段，保证了想象的空间。
"这就是我那位想买你别墅的朋友"
白：【打败你的不是天真，是“天真热”！】
李：不是天真，而是天（真）热：
白：“它是一个不断松弛的过程，到头来，已经没得松可驰了。”
李：没得松可驰了 还是 没得弛可松了？没得澡可洗 从来不说 *没得洗不澡。当然 “松弛” 虽然 比照 “洗澡” 的动宾离合词 但自己并不是动宾 而是并列，因此 换位了也不觉得。没得学可习 还是 没得习可学？
成语活用 只要愿意花时间 不是问题 问题仍然是 有多少用场。
Lai：@wei 有什么深度学习有效的方法可以发现这些Dependency?
李：不知道 据说只要有标注 就不是问题。
郭：斯坦福的陈丹琪(
谷歌基于这个工作，做了个大数据版，据说准确率“超过人类”。也是开源的。
李：标注可以让目前的系统先自动做，让人去修正（只修正黑白错误，不修正模糊地带或不清晰的地方），这会大量节省人工，所以数据也不是大问题。最大的问题是，这些 dependency 出来了，懂得如何派上用场的 不多。在大半个世界都迷信端到端的时候，缺乏资源去用的话，parsing 就是面壁十年的玩偶。
白：端到端不是问题，问题是端不能容纳结构。
李：神经MT 就是一个端到端典型示范。一端是串 另一端还是串 为什么要容纳结构。只要有可以监督的数据 信息抽取也是如此。
白：关系抽取不是这样的。
李：以前一直以为抽取乃是我结构的长项。最近朋友问我 如果是抽取关系，现存数据库就有亿万，表示 locationOf，whereFrom，bornIn，bossOf 等等关系。这些关系的两端 都在数据库里面，用他们去找语言数据 可以产生难以想象的不用人工的标注大数据。结构的路子一定可以匹敌这种大数据？我觉得很难。这与mt可以一比。
还有一些端到端 结构无从下手 可是端到端可以派上用场，譬如 图片转文字看图说话，和文字转图。这些事儿 有了结构也难以缩短距离。玩结构 玩理解 应该在小数据 多变的domains 以及数据虽大 但无法监督的情况下。这时候 人家“端端的” 根本就不跟你玩，视而不见。另一个就是 打下手 做小三。在人家玩剩下的某些短板上 玩补充作用。譬如 mt，张冠李戴这类问题 可以帮上忙。
神经mt最不可思议的突破是顺畅度。这是当年认为mt无解的一个方面。突破带来的副作用是损失忠实，这点损失 符号结构派其实可以擦屁股的。结构派有个貌似真理的预设，自然语言千变万化 唯有结构化才可以变得 tractable。这话实际上并不尽然。结构化的确可以导致 以较少的patterns 捕捉较多的现象，可是 对于“端端的”系统 对于海量容量和算力 这种 generalizations 的意义大打折扣。推向极端 如果有个现象 两个 patterns 可涵盖一千个变体，如果我真有充分的数据 可以看见这一千个变体足够的重复，全部记住了 或者用另一种非符号化非规则化表达了 embedding （嵌入）抽象了，那么那两条 patterns 还有什么优势呢？何况 符号规则化的本性就是不够鲁棒 免不了漏掉点什么例外。
还有个有意思的现象。以前老以为 起码起码 结构化总是帮助提供了更好的基础 总是归纳了很多现象 没有功劳有苦劳。这个苦劳认不认不重要，客观情形是，满世界没几个人有兴趣利用，一多半也因为没几个人懂得怎么利用和消化，包括业界学习方面的牛人，曾经私下交流过，回答说，引入结构说起来应该有好处，但不好融啊。
绝大多数的端端学习系统有自己的一套比较成熟的 有广大community主流不断集体探索和积累的基于一包词或ngram的各种模型 算法和工具，语言结构横插进来，有异物感，heterogenous evidence，增加了模型复杂度，很容易得不偿失。
牛的 parser 能够开拓市场和被大家接受估计需要相当一段时间，其契机可能是： 1. 端端系统遇到瓶颈或死胡同，不得不探索其他路子的时候；2. 主流中的少数坚持探索利用结构或者结合AI理性主义和经验主义路线的融合派，在算法研究中取得了突破性进展，带动整个领域”产业升级“到结构化。
在此之前，基本上是自产自销，内部消化，用于目前主流“视而不见”无所作为的短板应用场景。（其实很不少，甚至 text NLP 中端端最成熟的 MT，进入领域由于缺乏数据也有很大短板。）
吕：@wei 大赞。
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喜欢王菲的《美错》，后来周深也唱得同样好，为此自己编制一枚音乐风光片试试，背景是硅谷高尔夫乡村俱乐部（高档社区）。特别喜欢《美错》的歌词，为此曾经在白老师的语义群里 parsed 过玩儿。
本來相約他在海邊山盟海誓 卻找錯地方來到一個游泳池
滿眼湖水藍的美麗 你我就從那裡開始 藍色的漣漪鋪展一段回憶
你送我偶然從天而降的隕石 我一直誤會那是顆完美鑽石
不曾看見它的瑕疵 把它鑲在我的戒指 我也沒發現 有什麼損失讓我感情用事 理智無補於事 至少我就這樣開心過一陣子
不管他是真的你是假的誰是目的地 能自以為是也是個恩賜
不是來的太快 就是來的太遲 美麗的錯誤往往最接近真實
儘管昏迷有時夢醒有時不堅持 人生最大的快樂也不過如是
所謂醉生夢死 大概就是這個意思
为什么 NX（接续） 不是 C（宾补）？怪就怪词作者用的是 “相约” 而不是 “约”。大概是凑个双音节吧，句法就突破一点了。接续就接续吧。
很虚的小词（e.g. indefinite，默认），和已经 feature 化（e.g.【转折】）的小词，过河拆桥，扔掉。
这个 “的” 估计是 “得”， 可 “美丽” 并不是 typical 补语。解为 （（满眼）的 （（湖水 蓝）的 美丽）），也通。
鑲+在 合成动词，前者带过来一个 O 后者带来一个 C（locative），非常常见的构词方式。
从来没听说有人拿陨石当钻石送给女友，而女友居然把陨石镶嵌到戒指上。这段 romance 好奇异。
作为“外一首”福利，再来一枚风光音乐片，这次是周深的《雪落下的声音》：
美死人不偿命，据说天堂不过如此。对于住进去提前进入共产主义的一批硅谷码农特权阶层，他们无一例外全部蜕变为修正主义分子。
乡村俱乐部离硅谷市中心不过15分钟车程。朋友说 这个社区其实并不贵 山顶上的那座宫殿不过两千万美元 中等大屋两三百万。次贷危机那阵子好多法拍屋 也就一百万美元 比京上广别墅便宜太多了。
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越来越喜欢语音交互 这两天玩 Siri，Google Assistant，感觉还是搜索公司做语音交互更有前景。
为什么？因为搜索公司的知识源积累雄厚，不是其他 players 可比（不知道百度是不是以自己的积累优势 推出啥 assistant）。这是问题的一面，搜索公司做交互从回答开放问题方面，有天然优势。问题的另一面是，从问题解析角度看，搜索公司传统的优势不再。这给社交媒体公司和NLP创业公司留下了机会。以前做文本NLP，虽然可以 argue NLP 赋能的SVO搜索，可以大大提高关键词搜索的精准，但总体上感觉NLP想进入搜索，是针插不进的。
白老师说：这是商业模式问题。关键词作为标的，太成熟。
商业模式之外，还有个重要原因。很多年来，受众都被搜索公司潜移默化了，通过query log 可知，搜索框里面的 queries 绝大多数不是“人话”，就是几个关键词，而且搜索的人，越来越不管语言的词序与小词，因为经验教训都是词序和小词没用。这就使得NLP失去了合适的对象，优势发挥不出来。这边厢 关键词技术以鲁棒和长尾见长，NLP 真地是难以实现价值。可是，语音交互时代不同了，人开始越来越多学会直接跟机器对话，这时候，自然语言回归“自然”，被搜索公司洗脑的坏习惯 在语音交互中难以持续。
这给了 NLP 以机会。
以前老觉得NLP做文本比较成熟，来了语音转文字，多了层损耗。可现在语音技术成熟了，这点损耗不算啥。考察现有的交互系统，卡壳的地方多出现在 NLP 而不是语音转文字方面。
看目前 Siri 的水平，相当不错了，蛮impressed，毕竟是 Siri 第一次把自然语言对话推送到千千万万客户的手中，虽然有很多噱头，很多人拿它当玩具，毕竟有终端客户的大面积使用和反馈的积累。尽管如此，后出来的 Google Assistant 却感觉只在其上不在其下，由于搜索统治天下20年的雄厚积累，开放类知识问答更是强项。
最近测试 Google Assistant 的笔记如下。可以说，道路是曲折的，前途是光明的。
对于相同的刺激 回答不同 感觉是随机在同义词话术中挑选。
哈 nlp 卡壳了。搜索公司的backoff法宝就是搜索，卡壳了 就改成搜索结果。
卡壳以后 退到搜索以后 搜索结果有个质量控制，可能的结果做了排序。如果觉得搜索质量不高 或找到其他痕迹发现问题不适合做搜索。就用话术装傻：My appologies ... I don't understand（对不起 先生 我没听懂）。所谓“话术”，人工智能历史上称为“巧妙的欺骗”（artful deception，见《Church：钟摆摆得太远》）。这种欺骗是实用系统的永不过时的法宝之一。
thankful 的表述今天没听懂 但迟早会通过 bug 积累反馈过程 被听懂的 所以只要系统持续维护 机器对于日常会话 就会越来越应答自如 这一点没有疑问。语音交互虽然不像AI泡沫期望的那样立马改变我们的生活 但人机语音交互越来越渗透到我们和我们下一代的生活中 是一个自然而然 不可逆转的趋势。
知识问答 特别是开放类新闻查询 搜索的拿手好戏 这种搜索回应 不是退而求其次的后备应答 而是首选的答案。
所有话术都那么具有可爱的欺骗性，until 最后一句，莫名其妙回应说 this isn't supported.
（顺便一提，上面终于发现一个语音转写错误，我跟 Google Assistant 说的是，you are both funny and sometimes amusing. 她听成了 and sometimes I'm using. 从纯粹语音相似角度，也算是个 reasonable mistake，从句法角度，就完全不对劲了，both A and B 要求 A 和 B 是同类的词啊。大家知道，语音转写目前是没有什么语言学句法知识的，为了这点改错，加上语言学也不见得合算。关键是，其实也没人知道如何在语音深度神经里面融入语言学知识。这个让深度学习与知识系统耦合的话题且放下，以后有机会再论。）
这就是胡乱来了。测试下来 发现句子一长 系统就犯糊涂。10个词以上就进入深水区，常常驴唇不对马嘴。
可是 即便后备到搜索 也不至于如此不堪啊 一点 smoothing 都感觉不到 整个一个白痴。再一想，估计是我原话中提到 long sentence 它给我找来一个讲 grammar writing 的博客。
所谓语音门户之战，看样子是个拉锯战，可能是持久战。呈两极三角态势。一极是搜索巨头，谷歌、百度，手里有海量知识和答案。另一极是社媒或零售巨头，离用户近，腾讯、脸书、苹果、亚马逊等。他们可以把端口部署到千家万户去。这两极各有优势，可以长期对抗下去。三角方面，似乎还有一个角，是给NLP技术或创业公司留着的。谁知道呢，也许在用户和知识源都不具备优势的时候，技术型公司会以NLP的亮丽表现异军突起，帮助或联合其中一极成就霸业，也未可知。
haha LOL，简单即王道。
王道是要有出口。上面的乱套是系统设计的毛病，不是AI自身的问题。
又看了一遍上列“简单为王”的反AI宣传片，又笑了半天。前后两个问题，其实是两种解决方案：前一个是产品层面的。产品设计需要有个 accessibility 的机制。当主人因故说不出话或说不清话的时候，应该有个类似为残疾人准备的后备机制。这方面苹果 iPhone 做得很好，它的 accessibility features 非常丰富 考虑到很多场景和小众残疾或不残疾的另类用户。第二个问题的解决方案是技术性的，机器人应该识别主人的声音，默认只听主人的指令。从产品层面看，起码应该是个可以 configure 的选项，不应该听到声音就去执行。
总结一下自动解析所依据的语言形式是什么。主要是三种：
1. 语序
2. 直接量（尤其是小词和形态）
3. 特征
前两种叫显性形式，特征是隐性形式。语言形式这么一分，自然语言一下子就豁然开朗了。管它什么语言，不外乎是这三种形式的交错使用，比例搭配和倚重不同而已。所谓文法，也不外是用这三种形式对语言现象及其背后的结构做描述而已。
摘自《自然语言答问》（to be published）
被搜索巨头20年潜意识引导/洗脑，人上网搜索的 query，第一不讲究语序，第二扔掉了小词（知道小词是 stop words 基本上被关键词索引忽略 有它无它不 make difference）。这就使得 query 其实不是自然语言，不过是一小袋词的堆积。作为显性语言形式，小词和词序很重要，因为自然语言很大程度上依赖语序和小词这样的语言形式，来表达句法结构和逻辑语义。这么一来，query 不是自然语言技术施展的合适对象。
在不知不觉就会到来的语音交互时代，query 被语音的 question 所取代，自然语言复归“自然”，这就为NLP/NLU发挥作用，创造了条件。人会不会把上网用的 query 坏习惯带到语音交互的现场呢？考察语音交互现场，可以发现，基本上人机对话的时候，有意识背离自然语言规范的做法，是很少见的。人说话虽然并不总是特别规范，但是从学会说话的时候就开始积累的语言习惯是难以人为改变的。至少不会像 query 那样“变态”和偏离自然语言。
这是NLP的福音。
回顾一下，历史上看NLP走出实验室的落地历程，大多是遇到特殊的机遇。第一个机遇是信息抽取（IE）。在IE诞生之前，NLP面对大海一样的语言，漫无目标，是 IE 让 NLP 瞄准实际的领域需求，预定义一个狭窄的清晰定义的情报抽取范围和种类。第二个机遇是大数据，不完美的NLP技术遇到了大数据，使得信息的大量冗余弥补了引擎质量的不足。第三个机遇深度学习，仍在进行时，现在看来海量语料的预训练可以帮助模型捕捉千变万化的语言表达方式。第四个机遇就是移动时代和物联网的到来，这使得语音交互开始渗透到人类生活的方方面面，反过来促进了NLP技术充分发挥其潜力。
有意思的是，与其说搜索巨头用一个小小的搜索框“教育”或误导了用户的查询习惯，不如说是用户在不断的搜索实践中适应了关键词技术。其结果就是那不伦不类的搜索 queries 的出现和流行。既然用户会通过正向反向的结果反馈，来慢慢适应关键词搜索不懂自然语言的短板，可以预见，用户也会慢慢适应不完美的自然语言语音交互。
怎么讲？
如果同一个问题有100个问法，其中80个问法是清晰无误的，20个是有歧义的，用户会慢慢学会回避有歧义的问法，或在第一轮被误解以后，会迅速返回到更加清晰的80种问法范围来。如果这 80 种问法，机器只涵盖了 60 种比较常见的，久而久之会出现这样的情形：一方面，只要机器还在持续维护和bug fix 的反馈回路上，所涵盖的边界会慢慢扩大，从 60 往上走。另一方面，用户也会学乖，慢慢倾向于越来越多使用更加常用的，已经被反复证实的那些问法中去，回到 60 的边界内。除了恶作剧，没人存心为难自己的助手，毕竟交互的目的是为达成目标。这样来看不完美的NLP技术，面对真实世界的场景，我们是有理由乐观的。
所有的软件系统，一个最大的好处就是可以确定地说，明天更美好。除非是非良定义或设计，同时开发维护过程也是非良的操作规程，软件的质量永远是上升的，最多是爬升趋于缓慢而已。因此，今天我们取笑的交互实例，我们为机器的愚蠢所困扰的方方面面，明天后天一定会逐步改良。
唯一感到有些可惜的是，语言工程本来是一个打磨数据的过程，很多工作应该可以共享的，避免重复劳动。但实际上，这种重复劳动还在大面积进行中，而且很长时间内，也看不到资源共享的理想平台、机制和架构，虽然预训练的资源共享看上去是在这个方向上迈进了一步，但有效利用第三方的预训练资源，帮助落地到本地产品和场景，依然是一个挑战。
【相关】
《Church：钟摆摆得太远》
白：“同桌偷了张三一块橡皮给我。”“张三偷了同桌一块橡皮给我。”
谁是谁同桌？
“同桌偷了张三一块橡皮给李四。”这个能说不？如果能，谁是谁同桌？
“张三逼同桌骂了李四一通”，张三的同桌无疑。“张三逼同桌骂了我一通”，含糊了，我的同桌也是可能的。说话人一直是“在场的（present）”，所以先行的语境里有这么一号角色在。“张三逼李四骂了同桌一通”，似乎又是李四的同桌了。先行与否、就近与否、旁路与否、一直在场与否，都对填这个坑的候选萝卜有影响。刚才列举的选择不同也说明了：兼语式的主支（含兼语动词的那一支）不是旁路，和介词短语不同。
“同桌当着张三的面骂了李四一通。”
好像，既不是张三的同桌，也不是李四的同桌。
李：解析器觉得是李四的同桌，大概是因为张三沉底了：
（解析忘了把 hidden link 加上，谁当着张三的面？“当-面”的逻辑主语是“同桌”。这个bug容易fix，结构很清晰。）
所谓伴随情况状语（attendantR），是附带性的谓词，与主句谓语不在一个层次。从句法层次角度，“同桌”更应该是“李四”的，虽然物理距离更远。当然，人的理解机制有点一团浆糊的味道，其实没必要把人的理解神圣化。在诸多因素参与角力的时候，人的认知理解和判断其实不是确定的，因人而异，因背景而已，甚至同一个人也会因时而异。
在物理距离与句法层次的较量中，不同的人有不同关联和解读，是正常的。这个加分减分的较量，即便有一个机制去计算，也没有一个确定性的目标去最终评判。最多是企望有个理解的容忍范围。何况，对于 heterogeneous evidence，整出一个合适的加分减分的算法，一直以来就是挑战。把不同层面的因素，整到（投射到）同一个平面折合成统一的度量，然后根据这些因素之间的冗余性，打合适的折扣，最终能做出一个最优结果，同时又能讲出道理来，听上去就让人头皮发麻。
寄希望于深度神经，哪怕“讲出道理来”这一条暂时达不到也行。
白：“同桌”挖了一个坑，这个坑回指（先行词填坑）时是清晰的，预指（后继词填坑）时是模糊的，一般都是说话人（“我”）填坑。如果硬要别人填坑，除非语境有所交代，否则默认说话人填坑好了。回指的规则就是所谓“最近提及+类型相谐”。
“李四骂了同桌一通”，同桌是李四的同桌。“同桌骂了李四一通”，谁的同桌就不好说了。但说话人的同桌是标配。
李：
白：旁路上的先行词，待遇差点儿：“张三当着李四的面骂了同桌一通。”好像还是张三的同桌。
李：如果所模拟的人的理解过程就是浆糊，再牛的算法，加上再大的数据，也没辙。也许，有些牛角尖不值得钻。如果是语言理解多项选择问答题，大概是这样：
问：“同桌当着张三的面骂了李四一通”这句中，谁是谁同桌？
答：
【Parsing 标签】
1 词类：V = Verb; N = Noun; A = Adjective; RB = Adverb;
DT = Determiner; UH = Interjection; punc = punctuation;
2 短语：VP = Verb Phrase; AP = Adjective Phrase; NP = Noun Phrase;
VG = Verb Group; NG = Noun Group; NE = Named Entity; DE = Data Entity;
Pred = Predicate; CL = Clause;
3 句法：H = Head; O = Object; S = Subject;M = Modifier; R = Adverbial;
(veryR = Intensifier-adverbial；possM = possessive-modifier);
NX = Next; CN = Conjoin;
sCL = Subject Clause；oCL = Object Clause; mCL = Modifier/Relative Clause;
Z = Functional; X = Optional Function
【相关】
白：“张三在北京新建的高科技园区里工作。”
“张三在北京新买的别墅里有两个菲佣。”
“张三在北京新建的高科技园区开工了。”
不能指望一本道了。必须走不齐。
李：谁买的？一定是张三吗？其实，也未必是张三新买的。非常有可能是他老爸老妈给他新买的，尤其在这个物价高企、啃老盛行的年代。
定语从句中的 args 毕竟非主线上，不是信息交流的要点。定从属于附带信息，除了较真的人，面对这类句子，没人去问谁新买的，或谁新建的，这样的问题。因此，没有答案，或答案模糊也没什么不可以。
“张三在新修的长城上拍照。”
为什么后者的主语施事不是张三？也许随他去。定语从句的 args 没那么要紧。
白：别墅那个，谁做了买的那个动作（谁付的钱，付的是谁的钱）其实不重要，张三取得了什么性质的产权也有得扯，但是张三达到了买别墅的效果，by default就是张三买的，如果有其他角色出来认领买的动作，可以override。没有就是他了，句法只能帮到这了。但即使有override发生，句法的贡献也不是负面的，只是说大家遵守的就是那样一种逻辑。
就好像，没说是什么鸟，我推断该鸟会飞，总是合情理的。你说出是鸵鸟，刚才的推断虽然被override了，但在信息不足的情况下做出那样的推断并不是一个bug。
李："句法的贡献也不是负面的"，不错。不过，对于确定性不大的贡献，要看其求解难度来定是不是值得去做。往往可能费很大力气做出一个不重要或没啥实际价值的结果。更要紧的是，这样钻牛角尖，很可能弄巧成拙。细粒度是个好东西，但过细可能使系统精巧而脆弱。
ha 不该来的来了：“张三”新修（“长城”），“张三”没“拍照”？
“新买” 与 “新建” 的细微差别，使得一个单个的实体（“张三”）做不做逻辑主语 成为问题。这种粒度的知识推理实在太细了。到了“新修”，单个实体与群体似乎都可以做逻辑主语，这时候还要进一步看“新修”的对象是个啥东西。如果对象是“长城”，单个实体不可能做逻辑主语，如果对象是“厨房”，单个实体又可以了。细细琢磨人的认知心理，上面这些逻辑链条都有道理。值得去模拟求解吗？退一步看，虽然人的认知的确有这些细微差别，但是另一方面，人其实也不 care 这些细微差别。
白：“在北京”去掉了性质就变了。在……里，是一个形态显著的框式结构。“北京”融化在“……”之中，而且不排斥填“新建”的坑。另一个，“北京”填“新买”的坑不那么靠谱，所以让出来给外面的“张三”以机会。并不是光杆儿在比优先级。是里面发生了吸引/排斥，连锁反应传导到了外面。
【Parsing 标签】
1 词类：V = Verb; N = Noun; A = Adjective; RB = Adverb;
DT = Determiner; UH = Interjection; punc = punctuation;
2 短语：VP = Verb Phrase; AP = Adjective Phrase; NP = Noun Phrase;
VG = Verb Group; NG = Noun Group; NE = Named Entity; DE = Data Entity;
Pred = Predicate; CL = Clause;
3 句法：H = Head; O = Object; S = Subject;M = Modifier; R = Adverbial;
(veryR = Intensifier-Adverbial); NX = Next; CN = Conjoin;
sCL = Subject Clause；oCL = Object Clause; mCL = Modifier/Relative Clause;
Z = Functional; X = Optional Function
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白：“姐姐走了小明很想念。”
想念谁？怎么建立起来的填坑关系？
李：首尾相接，天涯若比邻。假设输入文句的词串如下：T1 T2 T3 …... Tn, 首尾相连的示意图如下所示：
处于句首位置的名词性萝卜“姐姐”（通常所谓 主语或话题），正好可以跳过句点填补处于句末的谓词“想念”闲置的坑，作为其逻辑宾语。赞曰：句首萝卜句末填，万水千山只等闲。
“姐姐说走就走了 头也不回 我们都知道可怜的小明很是想念。”
白：“姐姐穿一件貂皮大衣 闪亮的高跟长筒靴在张三身上踩了一脚 扬长而去 李四甚是同情。”
事理角度，同情弱者，不在乎首尾。
李：“姐姐穿一件貂皮大衣 闪亮的高跟长筒靴在张三身上踩了一脚 扬长而去 李四甚是鄙视。”
说首尾相连 是说一种搭配趋向。不应该参入人为语义因素来看这样的 heuristic，那样的话 啥都说不准了。
君在长江头 妾在长江尾。其所以会有越过远距离有这种呼应，是有结构认知的依据的。首尾分别暴露在外，没有两端外的顾忌。这是其一。其二 语言结构嵌套，无论右递归 还是中心递归，最外面的两个 tokens 是天然的最大括号的承接者。如果一个恰好有坑 一个又多出个萝卜 那就离绝配不远了。
白：结构因素和认知因素、事理因素应该通过某种折算，摆到同一个平台上来。势力较量，无非加分减分。分值至上。
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宋：
李：哈 hidden ambiguity，八角 vs 八/角。
白：要是语境含糊一点，未必不可以。这么清晰的语境，不激活都对不起作者。
李：当年八角就能炒一桌菜。一个整劳力天不亮上工 做到天黑 才能挣七毛八分钱呢。八角可能炒不了一桌菜（看什么菜了），够炒两三盘菜是肯定的。猪肉是7毛三分钱一斤 很多年不变的价格。一盘青椒肉丝 三两肉足够了。蔬菜比肉便宜多了。所以 不好说遇到“炒菜”的语境，八角就定死了。
钱是万能的，无处不在：八/角 不是一笔小钱。香喷喷的烤红薯大约一条5分钱，最多一毛钱。冰棍3分钱，奶油雪糕5分钱到一毛钱。
白：如果是投币智能炒锅，往锅里放八角钱很正常。此锅里非彼锅里。没有什么是定死的，都要看各方较量。语境只是加分而已，说不定别人加分更多。
李：正好用来说明隐含歧义（hidden ambiguity）呢。
a salt of fun...lol
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