白:
句法的作用，第一是把远距离相关的成分拉到一个滑动窗口里来，第二才是在同一个滑动窗口里有多选的话，考虑语序因素来进一步缩小范围。
李:
说得好。第一个作用一多半是由 phrase chunking 完成的，这被认为是 shallow parsing，相当靠谱的一种操作。
白:
问题出在，如果在phrase chunking过程中出现多种可能性，混乱到chunk的边界都有分歧，这时候带着不确定性跑会很累。又回到休眠反悔的话题。边界不一致倒也罢了，中心词都不一致，更不好对付。
李:
问题不严重。关键是 chunking 基本上针对 basic XP （baseNP etc），只要具有前后条件查询的机制，搞定 boundary 一般没有问题。对于所谓 right-branching 递归，譬如 PP 的后修饰，等，shallow parsing 一般把这个问题推后，不去牵扯。
白:
形容词副词介词限定词这些都不担心，担心的是从句。从句递归以后，边界和中心词混乱的概率明显增加。
李:
shallow parsing 绝对不要管从句，连稍微复杂一点的多层 phrase 都被排除在外。这样一来，虽然理论上，窗口聚焦的任务不可能完成，但实践中，其实问题也不大，因为特别复杂和嵌套的句子，并不是语言事实的大多数，这是其一。其二，窗口的大小除了 chunking 把前后的修饰成分吃掉以外，系统还可以选择性跳过挡道的东西。事实上，deep parsing 其所以可以在 shallow parsing 的基础上进行，正是这个理由，不过做的时候小心一点罢了。这样来看，chunking 的核心就是搞定 boundary 和 确定 head。这两个都不难。一旦搞定这两点，结构的基础就打牢了。至于结构歧义，它被自然地推后了。
白:
另外就是NN结构，经常是伪歧义，所以N+N这种，最好是白名单管理，条件不满足是断开的，有罪推定。而A+N，就应该是无罪推定。条件不满足就应结合。
李:
N+N 统计上看，就是合成词为主。A+N 就是合成词以后的短语层内部修饰，大体如此。
歧义分两种。短语内部的结构歧义可以休眠唤醒，不影响分析向深度进行。因为短语对于句法已经包裹得严严实实，里面藏一些搞不清的关系，属于人民内部矛盾。
白:
嗯，比如“两个英雄的母亲”你管他几个母亲几个英雄呢，反正对外的全权代表就是“母亲”。剩下的慢慢来。
李:
清官难断家务事，句子层的语法关系，一般没必要进入短语内部去参合（当然可以找到例证，短语内外的关系是有相关性的，别说短语，甚至句法的东西也有需要进入词法内部去协调的，但是统计上可以忽略这种 interaction）。
白:
远距离相关，要拉近的就是“母亲”，“英雄”无所谓。
梁:
人民内部矛盾，家里家外有别。
李:
第二个结构歧义是basic短语之间的，这个问题比较大。典型的譬如 pp-attachment，汉语中的“的”所涵盖的 scope 问题。deep parsing 的主要难点就是与这些短语之间的歧义战斗。但是可以设想一个简单的 deep parser 绕过这些问题，遵循休眠政策，就是一切关联一律就近原则。这样 parse 出来的句法树，不能直接对应逻辑语义和理解，但是作为一个结构基础，还是能起很大作用。
白:
这个是权宜之计，只不过有休眠兜底，不怕。
李:
原因是，理论上，这样一颗全树贯穿了所有节点，从任一个节点到任意的另一个句素节点，都有路径可达，不过是直接还是间接而已，道路是畅通的。譬如 PP-attachment，如果从VG未达想要check的PP，不过就是通过NP间接达到PP，一样可以找到你想要找到的某种PP。如果语用或产品是建立在这样 pseudo-deep-parsing 的基础上，完全可以考虑把 domain 的知识，ontology，heuristics 等等带进来，去求解想要的信息目标，这比关键词不知道要强多少倍。
白:
可以“句法制导”地去做。
李:
而且，到了这个地步，也可以根据情形，重新做局部 re-parsing，这个 re-parser 可以设计成特地为了休眠唤醒而制作的。
白:
休眠的数据结构设计好了，re-parsing可以很有章法。
李:
它有两个以前没有的有利条件：（1）量上，聚焦了。面对的不是大海，而是其中一个子集。面对的甚至不是全句，而是句子的某个部分。（2）语义限制条件可以放开手用，除了 domain 知识可以引入外，其他语义条件也可以用，因为这里求的是精准，而recall已经有娄底的了。
白:
最近也可以换成其他条件，比如统计上最般配之类。
李:
对，这个很有意思，不过实现起来有一定难度。理论上没有问题。最般配是有大数据基础的。怎么用好，看功力了（更多的是工程的功力）。
剑桥有一个老学者，以前很熟，他做过类似 Preference Semantics 的 Subact 语义条件的统计工作。有非常有意义的结果，可惜那个方向的结果，距离工程上应用还有一些实现上的挑战。但是，这些都是具体的细节问题，宏观上，这一路一定会大幅度提高 deep parsing 和 理解的能力。没有疑问。
传统 parser 的一个致命的问题是内外不分，CFG 的 chart parser 是从词到短语到从句到所有的句法结构，一锅端。这个大大地限制了其 parsing 的深度、广度、鲁棒和效率。
白:
基本三条路：全息，带着所有选择跑；回溯，带着一个选择，备着所有其他选择；休眠，带着一个选择或一组一致对外的选择在主战场上分析，其他选择也不闲着，在另一个战场上以一定概率梦游。我看好休眠。
李:
phrase 这一刀很关键。实际上，phrase 是一个极其重要的层面。phrase 可以看成是有三妻五妾的大红灯笼的乔家大院。甭管内部争风吃醋你死我活。大院只有一个院子主人对外，就是老爷。其他的妻妾佣人宠物财物统统不作数。国家大事只在老爷之间进行。小家内部的矛盾可以无视，只在需要的时候用到。
白:
个别老爷之间有些扯不清楚，先用某种规则糊弄鬼子。
李:
休眠和梦游（唤醒）一般不在一个时间区间，所以一般没有瓶瓶罐罐的牵累。
白:
不清不楚的只能通过梦游获得扶正的机会。大院的边界是武断的，而这武断如果有大数据支持，就更胆儿肥了些。
李:
base-phrase 的边界不是挑战，不用大数据。倒是院子之间的关系， PP-attachement，等，大数据可以派上用场。
白:
我说的就是后一种。
李:
那个我验证过，绝对可以用上，也非常有效。就是在线实现非我所能。本质是 offline knowledge，real time use, 还不能 pre-computing，需要工程好手，也许有戏。
首发科学网 《新智元笔记：基本短语是浅层和深层parsing的重要接口》
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