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至少有两种方法可以将选择限制加到句法分析器中。其中一个是顺序模型,它先运行句法分析器,然后检查发现的所有S解释。另一个是增量式模型,它检查句法分析器提供的每个候选成分,并将语义不规范的成分剔除。增量式模型的效率远远高于顺序模型。具体来说,我们先假定词义层次体系是一个简单的树结构。这样,对模型进行一般化并不困难。然而,如果不做这种假设,会使例子更复杂,从而掩盖了基本的问题。
考虑下面的句子,它的句法结构有两种PP附着歧义:
He booked a flight to the city for me.
如果语法允许PP既可以跟在VP之后,又可以跟在CNP之后,那么这个句子有5种不同的结构:介词短语“to the city”既可以修饰动词“booked”又可以修饰名词“flight”,介词短语“for me”既可以修饰名词“city”,又可以修饰名词“flight”,还可以修饰动词“booked”。有5种途径可以将这些可能组成合乎句法的结构。但是,如果考虑到句子的语义,就只存在一种可能的解读:航班到那个城市,而他是为我预定的。这种直观知识是通过动词“book”和名词“flight”以及“city”的选择限制来表示的。
语法1 是一个小型语法,可以处理PP附着的各种不同形式。这里,只列出了和语义解释相关的部分特征。规则7和规则8引入了PP修饰语。特征 ARGVAR用于将一个篇章变量传递给PP,这样可以构造正确的命题。除了这几点,这个语法和语法2都很相像。
语法1 可处理PP附着歧义的小型语法
图1 给出了一些词条以及在词义检查中要用到的词义层次体系。谓词HE1和ME1分别表示代词he和me的语义约束,就本例而言,可以近似地将它们放在意义PERSON下。相关的选择限制如下:
(AGENT BOOKS1 PERSON1)
(THEME BOOKS1 FLIGHT1)
(BENEFICIARY ACTION1 PERSON1)
(DESTINATION FLIGHT1 CITY1)
(NEARBY PHYSOBJ PHYSOBJ)
(NEARBY ACTION PHYSOBJ)