任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍
小米是公司还是吃的？
苹果是公司还是吃的？
根据左边的上下文找出左边的James Craig到底是右边(1)(2)(3)哪个James Craig
有一个描述库（1）苹果：一种水果（2）苹果：一家公司
（1）问题的句子，实体前找20个词，实体后找20个词，然后用tf-idf
（2）解释整句话使用tf-idf
（3）比较相似度
或者在不同上下文中，计算苹果的词向量，然后计算余弦相似度
任务214：Entity Resolution(实体统一)
一个人有不同的手机，如何知道不同手机是否属于同一个人？——发现组团欺诈
百度和百度有限公司？
同一个地址不同的写法？
任务215：实体统一算法
第一种方法：
第二种方法：
基于规则的方法——通常见于地址、公司名的消歧
定义描述库——利用描述库把同一公司不同表示方法的公司名转化为原型（类似stemming）
第三种方法：监督学习方法
选取实体、实体上下文转化成特征
转化为二分类问题
第四种方法：基于图
任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍
（1）最简单的方法，离哪个实体近就指代谁
（2）有监督的方法
先打标签（张三，A）——>1
（李四，A）——>0
（张三，B）——>1
（李四，B）——>0
以张三、A为例，张三、张三左边的字符串、张三和A中间的字符串、A、A右边的字符串，全部用来提取特征（所有信息转化为向量的形式）
指代消解本身比较难还没有解决，实体消歧、实体统一比较简单，已经解决的问题
任务217： 什么是句法分析
语言模型：看到前面一系列单词，预测下一个单词
句法树、语法树
任务218： 句法分析的应用
从句法树提取一些特征出来
效果一般，特征太少的时候可以用
任务219： 语法
给定语法（左边），给定句子的情况下，如何生成好的语法树？
原先翻译是中文句子，句法分析成为中文语法树，然后转化为英文语法树，再句法分析转化为英文句子。（缺点是中间需要很多语言学家）
现在直接端到端（中文句子——>英文句子）
任务220： PCFG
PCFG更常用，它考虑了转化的概率，概率可以从训练数据里面计算出来
任务221： 评估语法树
给定语法（PCFG），和一个句子，会生成不同的语法树，如何评判生成树的好坏？
给语法树打分！
Training data人工标记好树结构，统计的方式计算概率
任务222： 寻找最好的树
任务223： CNF Form
dp算法：大问题转化为若干个子问题，子问题里面再选择其中最好的组合
CKY算法：为了控制复杂度，只能转化成两个符号（三个符号不行，一个符号、空都是可以的）
CNF不仅仅包括二值化，CNF比二值化的条件更加严苛
（1）CNF不能出现e（空）
（2）不能出现两个以上的符号
（3）也不能出现一个符号
去掉e，即NP为空，带入原来的规则又创造了一系列的规则
去掉一个符号，S—>VP，可以把S看成VP，创造一系列规则
接下来持续做
总结
CKY必须要符合Binarization，CNF不是必须的
任务224： CKY算法
这里的树向右转了45度
在填写第一行第二列这个格子的时候的时候要同时考虑左下边的fish和people（第一行第一列这个格子、第二行第二列这个格子）
在填写第二行第三列这个格子的时候的时候要同时考虑坐下边的people和fish（第二行第二列这个格子、第三行第三列这个格子）
在填写第三行第四列这个格子的时候的时候要同时考虑坐下边的fish和tanks（第三行第三列这个格子、第四行第四列这个格子）
最后要连乘。。。并且当有两个分支左边一样的时候，考虑概率最大的！
在填写第一行第三列这个格子的时候的时候要同时考虑左下边的fish和people和fish（第一行第一列这个格子、第二行第二列这个格子，第三行第三列这个格子）（考虑上一步转化为同时考虑第一行第二列这个格子、第三行第三列这个格子或者是第二行第三列这个格子、第一行第一列这个格子）。。。
填第一行第四个格子的时候，考虑：
（1）第一行第三列这个格子、第四行第四列这个格子
（2）第一行第一列这个格子、第二行第四列这个格子
（3）第一行第二列这个格子、第三行第四列这个格子
正推过去，反推回来
