这些限制条件要求订票这个动作的主体必须是人，而论题必须是航班。第三个限制条件表明任意动作和人之间都有受益关系，第四个限制条件表明航班和城市之间存在目的关系。最后两个限制条件表示两个实体之间以及行为和实体之间可以有相邻关系，比如“He sighed near the boat”(他在船边叹了口气）。

图1 一部小型词典及语义层次体系

以上就是分析本例所需的全部信息。当一个词条加入chart时，语义筛选就加入到chart分析器中。在添加之前，系统需要先做一次检查，目的是保证当前逻辑形式的关系不违反选择限制。如果SEM值包含变元，则检查不含变元的SEM中的关系。如果SEM满足限制，这些成分就按通常的方法加入chart。如果不满足限制，就将其丢弃。由此，不仅可以从chart中排除这些成分，而且这样一来，任何由这些成分构成的更大成分也不再需要句法分析器进行解析了。因此，即便在自底向上的句法分析技术中，这项技术也可以显著提高效率。

举例来说，已知语法1考虑用自底向上的chart句法分析器分析句子“He booked the flight to the city for me”。如果不使用语义筛选，句法分析器将找到五种不同的解释，在chart 中产生52个成分。使用语义筛选时，它只找到一种解释，同时只产生33个成分。思考由句法分析器产生并用语义筛选排除的第一个成分：

(VP SEM (BOOKS1 v258

                    [AGENT ?semsubj]

                    [THEME <INDEF1 v260 (FLIGHT1 v260)>]

                    [DESTINATION <THE v263 (CITY1 v263)>])

      VAR v258

      SUBJ ?semsubj)

在构造动词短语“book the flight”和介词短语“to the city”的句法成分时，这个成分由规则8产生。但是它和谓词DESTINATION的选择限制冲突，即无法将“预订”这个动作和城市关联起来；换句话说，（DESTINATION BOOKS1 CITY1）不满足任何选择限制。具体的分析过程如下所示。变量的一元约束条件为：

v258 BOOKS1

v260 FLIGHT1

v263 CITY1

根据这些条件，由SEM产生的关系，其形式为（THEME BOOKS1 FLIGHT1）及（DESTINATION BOOKS1 CITY1）。后者不满足任何选择限制。这里要注意的是，即使主语不确定，也可以排除这个成分。

在更复杂的句子中，这种节省就显得更加可观。例如，在下面的句子中：

He booked a flight to the city near the college for me.

使用顺序方法的句法分析器将产生14种不同的解释和116个chant 成分。而使用增量方法的句法分析器只产生3种解释和63个chart成分。这三种解释的语义看上去都很合理——第一种解释中，城市靠近大学；第二种解释中，飞往城市的航班靠近大学；第三种解释中，订票这个动作的发生地点靠近大学。在没有句子上下文信息的情况下，第一种解读似乎更为自然，但在特定的上下文中，其他两种解读也有可能。

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