前言

原先的笔记记在了one-note上，所以就用图片的形式分享吧，见谅.
本文基于学长发的Michael Collins关于PCFG的slides，做一个总结(翻译)。主要介绍了CFG的概念与问题，具体介绍了PCFG的概念、训练过程(不实)和解码过程(CKY算法)。inside算法一笔带过，因为它与CKY算法大抵一致，而关于inside的一些思考补充在了"补充二中"。
后续的博文将会继续介绍inside-outside algorithm以及它在diora模型中的应用。特别是inside-outside，发现百度上只有一家之言，关键我自己是看不懂那个的，因为我太菜了。所以我希望之后的博文里，能够继续用白话来详细解释inside-outside算法。

CFG

CFG的基础介绍

CFG的派生过程

CFG的含糊性问题

PCFGs

PCFG的基础介绍

在将训练之前，这里先解决上面的问题一:

PCFG的训练过程(问题二的解答)

这部分是我天马行空了? 学长给的回答，我放在了补充里(补充一)

PCFG的解码(parsing)过程——CKY解码(问题三的解答)

inside算法

那它有什么用呢?——计算期望！这部分学长给的回答在补充里。

inside-outside

待补充

补充

补充一:关于PCFGs的参数训练问题:

没有我想的那么"天马行空"

补充二:修正关于inside algorithm:

确实它跟CKY基本一样，但它有一些别的用处:

• 单单这个inside, 主要就是计算那个pi(i, j, X): 在句子第i个词到第j个词这个区间上的以X为root的所有tree的score和(概率和)
• 用处的话, ouside里面会计算一个类似形式的值, 代表句子除了(X, i, j)这个区间外, 所有partial tree的概率和.
• 然后用这俩个值可以计算一些期望. 例如(i, j)这个区间的树是以X为根的概率.
• 也可以用来计算当前的PCFG在目前这个句子上所有可能得parse tree里出现某条rule的期望值(可以用来无监督地训练参数)