【李白107: 让人咬牙的中文定语从句嵌套】

白:“这种登录方式会吸引那些不想依赖可以切断用户访问权限的公司的软件开发人员”

“软件开发人员”和“……公司”居然并没有从属关系。

从外向内比较清楚,从左到右就太累了:吸引-人员;依赖-公司;切断-权限。

李:难哪!

“依赖-权限/软件/公司/人员”,啥都可以依赖,所以搭配相谐没啥用。“吸引 – 用户/公司/人员”,也都可以的。

白:不是用相谐排除异己,而是用相谐先到先得。

李:那样的话,可能可行的办法是从内向外,而不是从外向内。先一杆子深入内部 做 (V1 …O1),然后做 中间的 [V2 …(V1 …O1) de O2],最后做最外层的 {V3 …[V2…(V1…O1) de O2] de O3}。这种类似内嵌套的结构,绕三层算是极限了,超过三层嵌套,去它的。(定语从句有 “的” 作为标记,用了超过3个 的 的定语从句嵌套,少见而“缺德”,可以不管。)

从内向外的思想,30多年前,刘倬老师在小黑板上解说过。这可算是NLP掌故了。说的是 如果把 VP 解析的方向,由从左向右一个模式一个模式的匹配,改成由右向左,那么就可以一杆子伸到最内层的 VP。这个技巧可以一次扫描对付不限层的右递归。

上面的类似定语从句嵌套的结构 在一杆子自右向左捅到最内层VP上,有类似的表现。所以说,从内向外层层规约是可能的一个途径。

从外向内 难行在 搞不清该放过内部的什么材料。从外向内 以前提过,如果是强搭配,还是可以的。以前提过的现象是 句首词 与 句末词 往往有关系 可是跨度是句子极限 因此 要指靠自底而上 自内而外 的解析和短语结构的规约 来拉近二者的距离 很难。因为难保解析步步都走对了啊。但是天涯若比邻的一个简单办法 就是把句首和句末接起来。让句子从一条线 变成一个圈儿。天涯立即比邻了,这时候如果发现有搭配,那还犹豫啥。parsing 以句为界,远距离最远不过句首句末。一个长江头 一个长江尾 郎有情妾有意就好了。

almost there!

“依赖”的是“公司”,而不是“人员”,能改进这个就齐了。parse 直到 ”不想依赖可以切断用户访问权限的公司的软件开发人员”,难为它了。这个跨度已经达到 13 个节点 足够长了。要想翻盘 必须更大的上下文。

也不是没有痕迹。trigger 在 那个 NX (next) 上,可以做休眠唤醒的 trigger。正常的 parse 是没有断点的 现在有了 NX 断点,就可以尝试另外的结构路径了。“那些”常常率领一个很长的 NP 而不是自己单独做 NP。如果是 NX 联系的是NP,“那些”就跟它接上合并了,断点消失,休眠就唤醒了,这个顺理成章,很好实现。可惜,NX 接的是个长长的内部结构复杂的 VP(“依赖”统率的VP子图),如何着手改造内部结构呢?唤醒休眠就难。

几乎没指望了,但是真要做,就可以尝试在 VP 里面翻盘。目标还算明白,就是要把 VP 改造成一个 NP 好与 “那些” 结合。挺累的。

白:就是假(du3)定(bo2)最外层括号只有一对

李:办法是有的,到这地步 要做是可以做的。犹豫的原因是:1 值得吗 毕竟这类现象已经有点长尾的样子了。2 更要紧的是,做下去有点太强力了(brute force),容易弄巧成拙,维护成本大。当然如果有自动的办法 另当别论。专家做,到这地步,就非常犹豫,往往下不了手。

白:切断权限,对登录是负面的,于是切断权限的公司和从属于该公司的人员对登录也是负面的。吸引,对登录是正面的。从sentiment角度看,伟哥的图里,不论NX怎么解释,只要把“吸引”传导给“人员”,必然拧巴。

李:要把这套推理带到休眠唤醒去 也很难(尽管其实 sentiment 是同时在做的,符号逻辑推理的基础都在。)。

白:都变成动态优先级的加减分,水落自然石出,此消正好彼长。

李:专家编码不行。头脑感觉不大够用。必须承认人算不过机。

白:唤醒也不是唯一路径。可以半睡半醒,可以梦游,你走百步我走五十步。

李:NLU 太难了吗?今天讨论的算是一例。可以摆个擂台,哪一位出来溜溜?

微博贴出后,王老师试了试神经MT,MT权威刘老师也惊叹:

刘群MT-to-Death:这个句子机器翻译得太好了,原中文句子人理解起来都很费劲。//@王伟DL: 对于“这种登录方式会吸引那些不想依赖可以切断用户访问权限的公司的软件开发人员”,试了一下有道“This approach appeals to software developers who don’t want to rely on companies that can cut off access”

王伟DL:就时常在想,翻译都这么好了,那么句法分析会做不好?常有削弱自己做parser的动力。当然,这种end to end翻译路线,与描述句法结构的路线是不同的。若是句法分析做得也很好了,那么提取知识图谱等,及更复杂依靠句法分析基础的阅读理解等就更是春天漫步,鲜花朵朵开了,可现在好像还不是这么回事。

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liweinlp

立委博士,自然语言处理(NLP)资深架构师,讯飞AI研究院副院长。前 Principle Scientist, jd-valley, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得联邦政府17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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