上下文无关语法中的错误概率计算（NLTK，Python 3）

我在使用NLTK的概率语法显示某个句子最可能的选区结构时遇到了一个问题

这是我的一句话“我在地狱里见到老虎”

这是我的密码：

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)

以下是我得到的：

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

但预期的结果是：

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

（我没有在这里添加概率，但它也应该显示出来）

根据语法，从

VVFIN

和

NP

形成

VP

的概率高于从

VVFIN

、

NP

和

PP

。但是解析器显示了第二种结构

我做错了什么

---

非常感谢您的建议

仅仅是因为你想要的结果比你得到的结果概率低。我们可以计算您期望结果的概率：

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

，这肯定比您得到的结果要小

0.000488281

谢谢！我更改了行

NP->ART-NN[0.05]| PPER[0.05]| NP-PP[0.9]

，得到了p=00000 263671875，而p=000000 1953125。现在一切都对了