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構文解析（３） (統計的構文解析 (確率文脈自由文法 (問題点 (単語の情報を考慮していない (規則の確率は文脈中の単語に依存しない,…

- - - - 構文木Tの生成確率
    - - P(T)の一番高い構文木をひとつ選択すること
    - - 文脈自由であること
        
        規則の確率は完全に文脈に依存しない
        
        NP→pronは主語で使われることが多いはずなのに，
        目的語の位置にあることもある．
      - 単語の情報を考慮していない
        
        規則の確率は文脈中の単語に依存しない
        
        例えば動詞の場合，自動詞，他動詞，giveみたいな
        よく取る文法があるはず
    - - 文脈依存性
        
        P(T)の正確な定義
        
        このモデルを学習することは現実的には不可能
        
        推定パラメタ数を減らすために履歴を
        何らかの方法で近似する必要がある
        
        しかし過度の近似はP(T)の推測を誤ることにつながる
        
        既に生成した部分構造の上での条件付き確率を考える
        
        履歴の近似
      - 語彙化
        
        非終端記号を主辞によって細分化する
        
        主辞
        
        句の統計的性質を決定する
        中心となる要素
        
        名詞句NPならばNP
        
        動詞句VPならばVP
        
        特徴
        
        個々の単語毎に特有の統計情報をモデルに反映できる
        
        そのかわり規則の数は組み合わせ的に増大する．
        
        より多くの訓練データがほしい
- - - - CKY法
        
        ボトムアップ
      - アーリー法
        
        トップダウン
  - - - 候補の中から正しい構文木を選択する
      - 確率文脈自由文法
      - 拡張が存在
        
        文脈依存性
        
        語彙化