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Chapter8/chapter8.tex

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 \item 把层次短语文法转化为乔姆斯基范式，这样可以直接使用原始的CKY方法进行分析；
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-\item 对CKY方法进行改造。解码的核心任务要知道每个跨度是否能匹配规则的源语言部分。实际上，层次短语模型的文法是一种特殊的文法。这种文法规则的源语言部分最多包含两个变量，而且变量不能连续。这样的规则会对应一种特定类型的模版，比如，对于包含两个变量的规则，它的源语言部分形如$\alpha_0 \funp{X}_1 \alpha_1 \funp{X}_2 \alpha_2$。其中，$\alpha_0$、$\alpha_1$和$\alpha_2$表示终结符串，$\funp{X}_1$和$\funp{X}_2$是变量。显然，如果$\alpha_0$、$\alpha_1$和$\alpha_2$确定下来那么$\funp{X}_1$和$\funp{X}_2$的位置也就确定了下来。因此，对于每一个词串，都可以很容易的生成这种模版，进而完成匹配。而$\funp{X}_1$和$\funp{X}_2$和原始CKY中匹配二叉规则本质上是一样的。由于这种方法并不需要对CKY方法进行过多调整，因此层次短语系统中广泛使用这种改造的CKY方法进行解码。
+\item 对CKY方法进行改造。解码的核心任务是要知道每个跨度是否能匹配规则的源语言部分。实际上，层次短语模型的文法是一种特殊的文法。这种文法规则的源语言部分最多包含两个变量，而且变量不能连续。这样的规则会对应一种特定类型的模版，比如，对于包含两个变量的规则，它的源语言部分形如$\alpha_0 \funp{X}_1 \alpha_1 \funp{X}_2 \alpha_2$。其中，$\alpha_0$、$\alpha_1$和$\alpha_2$表示终结符串，$\funp{X}_1$和$\funp{X}_2$是变量。显然，如果$\alpha_0$、$\alpha_1$和$\alpha_2$确定下来那么$\funp{X}_1$和$\funp{X}_2$的位置也就确定了下来。因此，对于每一个词串，都可以很容易的生成这种模版，进而完成匹配。而$\funp{X}_1$和$\funp{X}_2$和原始CKY中匹配二叉规则本质上是一样的。由于这种方法并不需要对CKY方法进行过多调整，因此层次短语系统中广泛使用这种改造的CKY方法进行解码。
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