包括MacDonald(1993)和Jurafsky(1996)在內(nèi)的一些文獻(xiàn)中指出，無(wú)論語(yǔ)言知識(shí)的使用是否具有時(shí)間進(jìn)程的差異，所有這些約束從根本上講都是概率性的。例如，Jurafsky（1996）的貝葉斯句法處理模型顯然是概率性的，Narayanan and Jurafsky(1998)使用概率來(lái)解釋上面的例句（12.29)至例句（12.31）以及類似的花園幽徑句中的難點(diǎn)，也是概率性的。在他們的模型中，人的語(yǔ)言處理取一個(gè)歧義的輸入句子，計(jì)算出若干個(gè)不同的并行解釋。對(duì)于每個(gè)這樣的解釋指派一個(gè)概率，使用貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)（belief network）,把PCFG概率、句法概率、主題概率和次范疇化概率以及其他上下文概率結(jié)合起來(lái)。例如，當(dāng)人在處理例句（12.29）時(shí)，使用圖12.8中的信念網(wǎng)絡(luò)，在看了前面的少數(shù)幾個(gè)單詞（The horse raced）之后，貝葉斯模型給例句（12.29a）和例句（12.29b）中的樹(shù)指派主要?jiǎng)釉~（Main Verb,簡(jiǎn)稱MV）解釋以及簡(jiǎn)化關(guān)系從句（Reduced-Relative,簡(jiǎn)稱RR）解釋的概率。這樣要把多個(gè)概率事實(shí)的資源結(jié)合起來(lái)，例如動(dòng)詞raced是及物動(dòng)詞的概率（即raced帶直接賓語(yǔ)）,horse是奔跑事件（racing event）的主題Theme的概率，名詞短語(yǔ)包含一個(gè)簡(jiǎn)化關(guān)系從句的句法概率。由于race更傾向于作為及物動(dòng)詞（帶一個(gè)直接賓語(yǔ)）而不傾向于作為不及物動(dòng)詞，又由于簡(jiǎn)化關(guān)系從句本身的概率很低，如例句（12.29a）和例句（12.29b）所示，模型預(yù)言raced為主要?jiǎng)釉~MV解釋的概率是為簡(jiǎn)化關(guān)系從句RR解釋的概率的300倍。

圖1

圖1把PCFG和次范疇化概率、主題概率以及其他詞匯概率結(jié)合起來(lái)的信念網(wǎng)絡(luò)，表示對(duì)于輸入的樣本句子究竟為主要?jiǎng)釉~（MV）解釋還是為簡(jiǎn)化關(guān)系從句（RR）解釋的支持程度

這個(gè)模型進(jìn)一步假定人們不能在同一時(shí)間內(nèi)保持很多的解釋。這或者是由于人們的記憶有限，或者是由于他們強(qiáng)烈地希望選擇一個(gè)簡(jiǎn)單的解釋，這樣就把那些級(jí)別低的解釋修剪掉了。Jurafsky(1996)和Narayanan and Jurafsky(1998)假定，如果某一個(gè)概率比最高的概率解釋低5倍，那么這樣的解釋就要被修剪掉。其結(jié)果使得人們有時(shí)會(huì)把那些正確的解釋修剪掉，而保持了那些得分很高但實(shí)際上不正確的解釋。正是因?yàn)檫@個(gè)原因，在例句（12.29）中，當(dāng)人剖析前一段時(shí)，概率低（但“正確”）的簡(jiǎn)化關(guān)系從句RR解釋就被修剪掉了。

這個(gè)模型也可以解釋為什么一些表面上看起來(lái)相似的句子不會(huì)造成花園幽徑句。例如，在例句（12.34）中（Pritchett,1988;Gibson,1991）,由于動(dòng)詞found是一個(gè)及物動(dòng)詞,所以found的簡(jiǎn)化關(guān)系從句的解釋的概率大大高于race的簡(jiǎn)化關(guān)系從句的概率。

The bird found in the room died.             （12.34）

圖2說(shuō)明了The horse raced和The horse found在MV/RR概率比值上的差別。

圖2 raced的后概率比值MV/RR處于閾值之上，因此解釋RR被修剪。found和carried的MV/RR都處于歧義消解區(qū)域內(nèi)（Narayanan and Jurafsky,1998)

使用同樣的概率區(qū)分方法，這個(gè)模型也可以解釋例句（12.30）中的花園幽徑效應(yīng)；例如，P(N→houses)大于P(V-→houses),等等。Narayanan和Jurafsky的模型還是很初步的，這個(gè)模型主要根據(jù)相對(duì)簡(jiǎn)單的獨(dú)立性假設(shè)和很粗糙的概率模型；當(dāng)前研究的關(guān)鍵焦點(diǎn)是確切地理解當(dāng)人處理句子時(shí)究竟存儲(chǔ)了什么概率？這些概率是怎樣動(dòng)態(tài)結(jié)合起來(lái)的?

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