Nlp 是否将PCFG转换为CNF？

我在语法中有这样一条规则：

VP->Verb NP NP   [0.05]
VP->Verb NP PP   [0.1]

我想把这个PCFG（概率上下文无关语法）转换成CNF（乔姆斯基范式）

要做到这一点，我知道我们可以将规则分成两个非终端

VP->@V_N NP
VP->@V_N PP
@V_N->Verb NP

每个规则设置的概率是多少

谢谢

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因为您需要通过应用原始规则集和转换后的规则集来获得相同的结果概率。

转换将取决于您希望CNF执行的操作以及其他规则。我假设您希望得到的CNF概率总和为1。如果不是，@vsevolod的答案解决了问题。但是他对概率赋值采取了一种有条件的方法，也就是说，

prob（VP->@V_N NP）=prob（@V_N）*prob（@V_N NP |@V_N）

所以概率之和不等于1，我会用它来填充CKY表。感谢vsevold-我们是否总是将这个子prob设置为1.0。。我正试图解决CKY的问题，我了解了这个案子。

VP->@V_N NP     [0.05]
VP->@V_N PP     [0.1]
@V_N->Verb NP   [1.0]