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这节课，又听的云里雾里的，感觉真的很多的东西一遍真的听不懂，听不明白。所以要多听几遍，多去思考。
第一个问题：常用的描述语法的二种观点。
1）短语结构文法，用英语来表述：Constituency=phrase structure grammar=context free grammers(CFGs)
这种表达语法的方法用固定数量的规则来分解句子为短语和单词，分解短语为更短的短语或者单词。
这种方法用大白话来表示，就是把一个句子不断的进行划分为短语和单词，然后不断划分的过程。
这里涉及一个概念：上下文无关文法规则。下面的链接简单的描述了上下文无关文法规则。
http://www.cnblogs.com/HUGHUG/p/9213481.html
这些类似的研究，做的是乔姆斯基谱系。
2) 依存结构，（dependency structure）用单词之间的依存关系来表达语法。具体来说，一个单词用于修饰另一个单词，那么这个单词依赖于另一个单词。
这种方式用大白话来表示，就是描述单词之间的关系，来寻找句子中二二单词之间的关系，存在关系，就存在依赖，不存在关系，就没有箭头。
对于语义模糊的情况，可以优先考虑采用依存结构来解决。
比如在这个有歧义的分析中，我们理所当然认为是第二者，研究太空中的鲸鱼，但真实的新闻报道确是第一种的理解，是通过卫星追踪技术来研究。
我们可以通过修饰关系来解释有歧义的句子，然后消除歧义。
在这个部分，有一个新的名词：Catanlan number。卡特兰数，又称为了卡塔兰数，是一个比较多见且高深的数列。
简单的了解一下卡特兰数的性质和应用。https://blog.csdn.net/wu_tongtong/article/details/78161211
百度百科其实也写的挺不错的，一些常见的比如出栈次序，括号化，凸多边三角划分，给定节点组成的二叉搜索树个数等。
https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%A1%E7%89%B9%E5%85%B0%E6%95%B0/6125746?fr=aladdin
第二个问题：完整的语言学以树库（treebank）的形式标注数据
将句子的句法结构描述为依存关系图，然后把它叫做树库（treebank）。标注数据库，来制作语料库。
上图就是一个标记好的树库，对于树库而言，是可以重复利用的，可以说是一个基本的框架，而且可以相比于规则的死板而言，树库可以作为评测的标杆，得到越来越多的引用。
第三个问题：依存语法和依存结构
二种语言学的表示中，现在我们常用的是后者 ，也就是常用的是依存句法的表述，而不是短语结构的表示。
对于没有加上标记的依存句法树，跟上下文无关语法树是类似的，其实也就是短语结构树的一种。
对于加上了标记的依存句法树，情况大大不同。
上面箭头上的标签就是依存关系的分类的名称。
对于依存句法的历史：最古老的从印度语言学家Panini对于语义，句法和形态依存的分类研究开始出现，然后阿拉伯的语言学家研究的也涉及到了依存关系文法之说，一直不断的进行发展，依存句法支付之父的研究表明在次、词序比较自由的语言中比较流行。
第四个问题：如何进行依存分析。
在进行依存句法分析的时候，遵循的一些原则，一般来说，相邻的词语之间存在依存关系，中间是标点二边的词语不太可能存在依存，一个词语最多有几个依赖者，对于二个相近的词汇，不可能存在依存等。
在进行依存句法分析的时候，有几个约束条件：root只能被一个词依赖，也就是存在一个中心词，这个root是一个虚拟的项；在依存弧中，不可能存在环。
在依存句法的分析中，大部分语言是相互嵌套，也就是不存在交叉的情况，但少部分语言也是存在交叉的情况。这个性质叫做投影性，也就是没有交叉的情况，是具有投影性的，成为投影依存树。（从依存句法树中，不能恢复到原来的句子的顺序，句子顺序是丢失了的。）
常见的依存句法分析的方法有：
1）动态编程（Dynamic programming）
2）图算法（Grapg algorithms）
3）约束补偿（Constraint Statisfaction）
4）基于贪心决策动作拼装句法树(Transition-based parsing/ deterministic dependency parsing)
第四种，是目前的主流方法，而且方法的时间复杂度为O(N)线性关系。
第五个问题：如何进行基于贪心决策动作拼接句法树
1) 基于弧标准过度的依存分析（Arc-standard transition）
这里有一个详细的讲解：http://www.hankcs.com/nlp/parsing/neural-network-based-dependency-parser.html/2#h2-6
这种分析中，存在三个操作，第一个操作是平移，第二个操作是左移，第三个操作是右移。涉及到了三个容器，第一个容器是一个栈，用来存储已经处理过的句法子树的根节点, 第二个容器是一个队列，用于存储序列，第三个容器是存储依存弧，左依存弧和右依存弧。
MaltPraser是一个具体的依存语法解析的实现。http://www.maltparser.org/intro.html
2）在传统的依存分析中，特征的表示
采用了一种稀疏的特征表示。就是一种指示的特征，每一位来表示每种特征是否出现，由栈和队列中的单词，词性，依存标签的组合的特征函数，是一个超长的稀疏的01向量。
3）依存分析中的效果评估。
4) 采用神经网络句法分析器
在传统的特征表征的依存句法分析中，特征稀疏，计算代价大，主要花费在了计算特征，查询特征的权重之上了。
现在通过利用神经网络句法分析器来进行处理，将其视为了一个分类的问题。我们分类的目标是二个词之间是否存在弧，以及是否要进行平移的关系（也就是不存在依赖弧）。
