从前几天的例子：V个P （挣个毛、挣个求、挣个妹，等）
P={P，屁，头，鸟，吊，jiba，妹，鬼，......}
可以看到，小数据为依据的规则系统，有时候比大数据训练的系统，可能更加有效：更精准，更能对抗 sparse data 从而提高 recall（具有 clear patterns 性质的语言现象，可以一网打尽，完全没有 sparse data 的困扰），模拟语言现象更加直接，因此也更加容易debug和维护。
在 IE 历史上，直到 MUC-7，当时表现最牛的 NE 系统 NetOwl 就是基于 pattern rules 的，几乎所有的统计对手都拿它作为拼杀的对象。NetOwl 从 SRA spinoff 出去想以 NE 为技术基础，进行商业运作，一开始在分类广告业拿下了一些业务，终究不能持续赚钱，后来被 SRA 收回，逐渐销声匿迹了。后来追随潮流，系统里面也混杂了机器学习的模块。
从此在学界就再也见不到规则系统了，哪怕是对于规则非常适用的某些 NE 任务：譬如 时间，数量结构，等。可见潮流之厉害，貌似所向披靡。但事物的本质和本性并没有改变，对于自然语言中的具有 clear patterns 的现象，依据小数据，经过人脑的归纳，行数据驱动去开发规则系统，仍然是如上述高效而高质量：工业界默默实行的人、团队和系统并不鲜见，只不过大家心知肚明，只做不说而已。
相对应，发动群众去标注大数据，然后用大数据训练一个系统如何？这是主流的默认、honored 的方法。如果数据足够大，其质量的确可以接近或匹敌规则系统。当数据量不理想的时候，就捉襟见肘了： 或者 underkill （由于 sparse data，漏掉很多统计性稍弱的变体）伤害 recall，或者 overkill （smoothing 过度，把不该抓的现象抓进），影响了precision。
什么叫有 clear pattern 的语言现象呢？举个例子，抓取邮政地址，这个工作我自己作为一个 fun project 做过。美国地址大体是 门牌、街道、城市、州、邮政编码，最后是国名，patterns 相当地 clear，可你可能无法想象上述 pattern 的构件变体之多，有些变体绝对是 long tails，再大的数据量也难涵盖其组合爆炸的本性。
如果你收集了一个巨大的美国地址库作为训练集（大数据），你完全可以设计一个学习系统来做这件事儿。而另一边，虽然也是 data driven，但只需要小数据样本，然后经过人的大脑去举一反三进行开发，最后到 raw data 的大数据中去验证反馈。可以拍胸脯的是，后一种办法做出来的系统绝对是高质量易维护，几乎天生地具有 sparse data 的免疫性。
云:
@wei ， 地址parsing属于reg expressions就能搞定的事，我们大数据分析经常要做的事。这个和NLP没有多大的关系。 这是一个context free的grammer， 相对简单。
我: finite state， 是 regex 就搞定，但不少人还是训练。这是其一。
其二是，自然语言复杂性比起相对简单的地址识别，不过是多了几层而已。都可以 finite. 譬如，subcat 说需要 主语、宾语，还要一个宾语补足语，这与地址说需要一个街名、城市名和州名，也差不多。
云:
不一样的，
1. 街名
2. 城市
3. 州名
各自独立，互不依赖。
而主谓宾相互有上下文关系
我:
比喻都是跛脚的。anyway 二者都是 finite 装置可以搞定。地址由于其组件的独立性，利用 macros 调用，可以一层搞定，也可以不利用 macros 多层搞定。NL 通常要多层 finite 装置搞定。
其实我要说的是，自然语言看上去千丝万缕，复杂无比，但本性上、大面上是背后具有 clear patterns 的 monster。为什么自然语言有 clear patterns （所谓句法）在背后？乔姆斯基归结为 UG，是从娘胎里带出来的。有意思的是，语言学家看自然语言，看到的是章法，甭管这个章法多么地扑朔迷离。而没多少语言学训练的NLP工作者，往往看到的是一团纠缠不清的迷雾。
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