李:
半夜醒来，一看有好例子，白老师给的三个作业，精神头就来了。这些结果是在没有利用量词搭配的情况下的parsing，不久会加上搭配的。
白:
这个很powerful
李:
量词搭配没利用，但 “颗”和“树”还是连上了，“候鸟”和“停落”的主谓也连上了。定语从句也对了，但逻辑关系却错了：“大树”不应该是“经常停落”的逻辑宾语。
finally:
那个图是程序自动生成的，还是用手现画的啊？
白:
显然自动的
李:
开玩笑，这是NLP群，要是手画那还了得。
Wait, 再一想 其实也不错: 候鸟停落大树。 “停落”的确是及物的，“大树”是表示地点的逻辑宾语。那就全对了？白老师。 这就是我说的 parser 开发，越到后来越多让创造者惊喜的地方。用句白老师的话说，“我窃喜”。
白:
O的标签是句法的，映射到语义，有若干种逻辑角色，取决于动词的实例。比如“贴”、“盖”、“钉”，都有条件携带一个表示处所的坑，叫啥随便。
李:
那是，O 具体要映射到哪一个更细更合理的逻辑语义，决定于什么动词。只要 O 对了，这个映射在后一步极为简单。就是一个简单的映射词表或词驱动规则：停落：O（物体） --》地点。事实上，抽取（IE）的完成就是类似上面的映射。所以我说，parsing 靠谱了，IE 就是个玩儿。
白:
所以基本满分了
李:
暴露了一个问题：OOV（生词问题）：“停落”不在词典的时候，表现不好。汉语构词法太灵活。本来某个合成词的规则应该把 停+落 合成的，可是这是一个痛点，火候不好掌握。
这一讲可以叫汉语parsing的“合成词痛点”。
这方面我们在系统也做了一些工作，但很不全，而且动力不足: OOV 是长尾，silent majority，花了功夫，可测试集里面见效不会大。如果统计把汉字词素的语义距离都弄出来了（这对统计不难），然后凡是落单的bigram汉字都合成为一个双音节合成词（汉语文法界有很多讨论现代汉语双音化构词趋势的文章）。这个法子可以对付一多半“合成词痛点”，估计。
白:
你看看“证券资金交收处理办法”能有几个收进合成词。
李:
还是OOV问题：“交收”不认识
白: 这个不懂业务是很难做对的。“交收”是一个业务术语，既包括交券也包括交钱，就是说“证券资金”是联合结构。类似这种，在我们的业务文件中不知道有多少，交给句法做没道理，不交给句法，句法在这里的接口又是什么？
李：
加了合成词“交收”以后的parse如下：
记得中学时代入迷冰心的文字。她最善于“生造”合成词。虽然生造，汉字被她用得行云流水一般。不克服合成词痛点，是没法 parse 冰心的。就是语义距离计算为主，“交”与“收”应该在距离阈值之内。
白: 生造的接续感觉，用机器学习似乎可行。规则看样子搞不定。
我:
oov合成词痛点 更多表现在领域化过程中 普通词汇以及普通合成词油水不大。生词习得(lexicon acquisition) 是领域化基石和重要一环。
首发科学网 《新智元笔记：汉语parsing的合成词痛点》
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