由于概率上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法是上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法的自然擴(kuò)充，這樣的語(yǔ)法在概率估計(jì)方面會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題。正因?yàn)檫@些問(wèn)題，所以當(dāng)前大多數(shù)概率剖析模型都使用某些增強(qiáng)了的PCFG，而不使用普通的PCFG。在此，總結(jié)PCFG在模擬結(jié)構(gòu)依存（structural dependency）和模擬詞匯依存（lexical dependency）中的問(wèn)題。

PCFG的一個(gè)問(wèn)題來(lái)自基本的獨(dú)立性假設(shè)（independence assumption)。根據(jù)定義，CFG假定任何一個(gè)非終極符號(hào)的展開(kāi)與任何其他非終極符號(hào)的展開(kāi)是獨(dú)立的。這種獨(dú)立性假設(shè)也帶到了PCFG中；每個(gè)PCFG規(guī)則被假定為獨(dú)立于其他每個(gè)規(guī)則，這樣，規(guī)則的概率才能相乘。然而，英語(yǔ)句法統(tǒng)計(jì)檢查的結(jié)果說(shuō)明，有時(shí)一個(gè)結(jié)點(diǎn)展開(kāi)的選擇取決于該結(jié)點(diǎn)發(fā)在剖析樹(shù)中的位置。例如，我們來(lái)研究代詞與實(shí)詞名詞短語(yǔ)在句子中的不同位置的分布情況。從Kuno(1972)開(kāi)始，很多語(yǔ)言學(xué)家指出，在英語(yǔ)中（在很多其他語(yǔ)言中也是如此）存在著一個(gè)強(qiáng)烈的傾向：一個(gè)句子的句法主語(yǔ)往往是代詞（Givon,1990）。代詞是談?wù)撆f信息的一種手段，而非代詞（實(shí)詞性）的名詞或名詞短語(yǔ)往往用

來(lái)引入新信息。例如，F(xiàn)rancis等人指出，在Switchboard語(yǔ)料庫(kù)的31021個(gè)陳述句的主語(yǔ)中，91%都是代詞，參見(jiàn)例句（12.15a），只有9%是實(shí)詞性的名詞或名詞短語(yǔ)，參見(jiàn)例句（12.15b）。反之，在7489個(gè)賓語(yǔ)中，只有34%是代詞，參見(jiàn)例句（12.16a），而66%是實(shí)詞性的名詞或名詞短語(yǔ)，參見(jiàn)例句（12.16b）。

(a) She's able to take her baby to work with her.              （12.15）   

(b) Uh, my wife worked until we had a family.   

(a) Some laws absolutely prohibit it.                                 （12.16）

(b) All the people signed confessions.        

通過(guò)規(guī)則NP→Pronoun,我們可以把NP展開(kāi)為代詞,通過(guò)規(guī)則NP→Det Noun，我們可以把NP展開(kāi)為實(shí)詞性名詞或名詞短語(yǔ)。如果NP展開(kāi)為代詞對(duì)應(yīng)于NP展開(kāi)為實(shí)詞性名詞或名詞短語(yǔ)的概率取決于NP究竟是主語(yǔ)還是賓語(yǔ)，那么，我們就可以捕捉到這樣的依存關(guān)系，然而這種概率依存關(guān)系恰恰是PCFG所不允許的。

PCFG更重要的問(wèn)題是這種語(yǔ)法缺乏對(duì)單詞的敏感性。PCFG中的詞匯信息只能通過(guò)前終極結(jié)點(diǎn)（Verb, Noun, Det）展開(kāi)為單詞的概率來(lái)表示。但是，還有一些其他詞匯依存關(guān)系對(duì)于句法概率的模擬也很重要。例如，一些研究者指出，在選擇有歧義的介詞短語(yǔ)附著的正確剖析時(shí)，詞匯信息就起著重要作用(Ford et al.,1982; Whittemore et al.,1990; Hindle and Rooth,1991;et al.)。我們來(lái) 研究來(lái)自Hindle and Rooth(1991)的例子：

Moscow sent more than 100, 000 soldiers into Afghanistan .….   （12.17）