今天微博同仁圈子里盛传下面这个年末搞笑的帖子，标题是 #自然语言理解太难了#，其实一点不难，可见即便是圈子内人，如果没深入做过parsing，有时也被表象迷惑。

#自然语言理解太难了# 转发段子：今年基本已经结束了，我刚在群里问了很多朋友今年挣钱了没？大多朋友都有挣，而且挣得五花八门：有挣个屁的，有挣个锤子的，有挣个毛的，更有甚者挣个妹的，简直奢侈之极！最恐怖的是挣个鬼的！有的还可以，挣个球，下午我碰见一朋友，问今年挣了吗？他望着天空喃喃自语：挣个鸟！
看吧，只要肯努力，什么都能挣到

liu:
乐呵乐呵，语言理解很不易啊。

白:
真心不难
基本上可穷尽

liu:
“挣”后面的惯常搭配和选择限制反而简单？

我:
早已解决

liu:
但是，“挣一辆车”就是它本身的含义了。

我:
简单确定的pattern 有限的词汇可填充项 这是 pattern 的拿手好戏

liu:
这倒是的，它的“能产性”不高。

我:
如果训练 有可能漏掉低频率填充项 sparse data
但对于确定性的 patterns 规则可以一网打尽。

liu:
蕴含、推理方面的理解反而是重要的？

我:
一辆车 走通则
屁屎鸟、妹妈奶奶等 走特定规则
我们做社会媒体分析的 这类玩意儿早涵盖了

白:
“规则+例外”的总描述长度最短，就踩到点儿上了。高频用变量泛化，低频用实例枚举。

我：
parse results

图上只是显示这个结构被抓着了，没有显示系统“理解”这种用法的内部表达：实际上这个 chunk 抓住时，系统也就知道头词是动词“挣”，也知道这是一个口语化的动宾否定式，用了脏字，模式匹配规则“绑架”了这一切。

WD:
放个屁 长个毛 真歧义

白:
不是只针对这些话，是一般性的philosophy
这件事跟“挣”关联弱，跟“个”关联强。

WD:
鬼都挣不着
跟”什么女人“类似，有所谓元语否定用法
就是拒绝前一句话的陈述恰当性 负面评价功能
什么一流大学=什么破大学
甲：挣了不少吧。乙：挣什么屁钱啊，都……

我:
“屁”“鸟”之类 有一个英语 no 的用法，是汉语的np 否定式。一般认为汉语没有 否定限定词 no，其实汉语有 不过汉语的 no 混杂着 负面情绪 用的是脏字。而英语的 no 很单纯。
屁事儿： Nothing

洗个屁澡：took no bath
看屁书：read no books

没见屁人。在 “没” 后 脏字成了 any，避免double negative 吧，英语也有：
Ain't see nobody == didn't see anybody

从这个例子说开去：“v个P”，P={P，屁，头，鸟，吊，jiba，妹，鬼，......}
从类似的现象可以看到，小数据为依据的规则系统，有时候比大数据训练的系统，更为有效：更加精准，更加能对抗 sparse data 因此而提高 recall（具有 clear patterns 性质的语言现象，可以一网打尽，完全没有 sparse data 的困扰），模拟语言现象更加直接，因此也更加容易debug和维护。

在 IE 历史上，直到 MUC-7，当时表现最牛的 NE 系统 NetOwl 就是基于 pattern rules 的，几乎所有的统计对手都拿它作为拼杀的对象。NetOwl 从 SRA spinoff 出去想以 NE 为技术基础，进行商业运作，一开始在分类广告业拿下了一些业务，终究不能持续赚钱，后来被 SRA 收回，逐渐销声匿迹了。后来追随潮流，系统里面也混杂了机器学习的模块。https://www.netowl.com/our-story/

从此在学界就再也见不到规则系统了，哪怕是对于规则非常适用的某些 NE 任务：譬如 时间，数量结构，等。可见潮流之厉害。反潮流者不得食，发不了论文，拿不到 grants，带不了学生，自然自生自灭。

但事物的本质和本性并没有改变，尤其是对于自然语言中的具有 clear patterns 的现象，依据小数据，经过人脑的归纳，数据驱动去开发规则系统，仍然是如上述，具有高效高质量。工业界默默实行的这类人、团队和系统并不鲜见，只不过大家心知肚明，只做不说而已。犯不着顶风作案。相对应，发动群众去标注大数据，然后用大数据训练一个系统如何？这是主流的默认 honored 的方法。如果数据足够大，其质量的确可以接近或匹敌规则系统。当数据量不理想的时候，就捉襟见肘了： 或者 underkill （由于 sparse data，漏掉很多统计性稍弱的变体）伤害 recall，或者 overkill （smoothing 过度，把不该抓的现象抓进），影响了precision

什么叫有 clear pattern 的语言现象呢？举个例子，抓取邮政地址，这个工作我自己作为一个 fun 做过。出来的系统请邮局员工测试过，他们啧啧称奇。美国地址大体是 门牌 街道 城市 州 邮政编码 最后是 国名，patterns 相当地 clear ，可你可能无法想象上述 pattern 构件的变体之多，有些变体绝对是 long tails 再大的数据量也不可能涵盖其组合爆炸的本性。如果你收集了一个巨大的美国地址库作为训练集（大数据），你完全可以设计一个学习系统来做这件事儿。而另一边，虽然也是 data driven，但只需要小数据样本，然后经过人的大脑去举一反三进行开发。可以拍胸脯的是，后一种办法做出来的系统绝对是高质量易维护，天生地具有 sparse data 的免疫性。