上下文無關語法中的錯誤概率計算（NLTK，Python 3）

Question

我在使用 NLTK 的概率語法顯示某些句子的最可能的選區結構時遇到問題。

這是我的句子“Ich sah den Tiger under der Felse”

這是我的代碼：

from nltk import PCFG
tiger_grammar = PCFG.fromstring("""
S -> NP VP [1.0]
NP -> ART NN [0.25] | PPER [0.5] | NP PP [0.25]
VP -> VVFIN NP [0.75] | VVFIN NP PP [0.25]
PP -> APPR NP [1.0]
APPR -> 'unter' [1.0]
PPER -> 'Ich' [1.0]
VVFIN -> 'sah' [1.0]
NN -> 'Tiger' [0.5] | 'Felse' [0.5]
ART -> 'den' [0.5] | 'der' [0.5]
""")
viterbi_parser = nltk.ViterbiParser(tiger_grammar)
trees = viterbi_parser.parse(['Ich', 'sah', 'den', 'Tiger', 'unter', 'der', 'Felse'])
for t in trees:
    print(t)

這是我得到的：

(S
  (NP (PPER Ich))
  (VP
    (VVFIN sah)
    (NP (ART den) (NN Tiger))
    (PP (APPR unter) (NP (ART der) (NN Felse))))) (p=0.000488281)

但想要的結果是：

(S
  (NP (PPER Ich))
  (VP
    (VVFIN sah)
    (NP
      (NP (ART den) (NN Tiger))
      (PP (APPR unter) (NP (ART der) (NN Felse))))))

（我這里沒有添加概率，但也應該顯示出來）

根據語法，從VVFIN和NP形成VP的概率高於從VVFIN 、 NP和PP 。 但是解析器顯示了第二種結構。

我究竟做錯了什么？

將不勝感激的建議！

Answer 1

僅僅是因為您想要的結果的概率低於您得到的結果。 我們可以計算出您想要的結果的概率：

S -> NP VP       1.0

NP -> PPER       0.5
PPER -> Ich      1.0

VP -> VVFIN NP   0.75
VVFIN -> sah     1.0
NP -> NP PP      0.25

NP -> ART NN     0.25
ART -> den       0.5
NN -> Tiger      0.5

PP -> APPR NP    1.0
APPR -> unter    1.0

NP -> ART NN     0.25
ART -> der       0.5
NN -> Felse      0.5

相乘得到概率0.0003662109375 ，這絕對小於你得到的結果0.000488281 。