首先在了解句法分析，我们先来思考一个问题：人是怎样理解一个句子的？

1、从语法的角度（主谓宾）

2、从感觉的角度（语言模型）

所以句法分析理解起来很简单，就是从语法的角度分析每个词之间的关系，在一句话中那个词是主语，那个词是谓语，等等而且用树的形式来表示。
假设现在有一句话：

北京是属于中国的

那么用句法分析后就是下图的样子：

我们先不管怎么构成这样的一个句法树，我们先看一下这棵树的特点：

叶子节点是单词，其他节点就是对应的词性，那么构建这样的语法树有什么用呢？

用在特征工程上，我们利用这样的一个句法树对于在对每个数据时我们可以考虑：
1、最短路径

2、两词之间的符号

句法树的构成

那么一个句法树是怎样构成的呢？首先我们得有语法Grammers如下图：

如上图我们可以看到右边的是语法，比如:一个句子（s）可以分为：名词短语（NP）和动词短语（VP），然后我们根据语法和对应的句子就可以构建这样的一颗语法树了。

那么语法是怎么形成的呢？其实语法是由语言学的专家根据多年的经验写出来的。咱们知道怎么用就可以啦

其实我们可以利用语法树进行翻译

如上图我们将中文翻译成英文时现将中文转换成一颗句法树，然后根据中文的句法树转换成英文的句法树，最后根据英文文的句法树转换成英文。

在这些环节中我们需要知道：

中文语法，英文语法和中文转英文的语法。

这是比较消耗人力成本的，所以现在一般都是用seq2seq模型来做的。

我们一般成这种语法为CFG，但是在使用的时候我们一般都是用PCFG，也就是在每个语法后面标注使用这个语法的概率：

为什么要使用PCFG呢？是因为我们根据语法一个句子可以构成很多个树，我们需要找到那个最优的数因此使用PCFG计算每棵树的score，用来选择最好的那棵树。

那么我们计算每个语法的概率是用了一批训练数据：

$NP\rightarrow V,NP\quad\dfrac{NP(V,NP)}{NP_总}$

那么我们怎么才能找到最优的句法树呢？

1、枚举所有的句法树。一一计算找到score最大的那棵树

缺点：计算量太大，指数级增长

2、使用CKY算法

CKY算法指的是将一个大的问题转换成子问题来进行操作（DP）算法的思想

也就是将计算$(w_1,w_2,w_3...w_n)$转换成计算$((w_1),(w_2,w_3...w_n))$每次比较当前语法与剩余语法的语法大小。动态规划的思想

现在我们知道cky算法的核心是大的问题转换成子问题进行两两比较，这个时候我们也要对我们的语法进行一些转换，保证它能够符合CKY算法

我们的CKY算法主要是两两之间进行比较，也就是一个语法最多有两个分支，像$VP\rightarrow NP,V,PP$这样的我们尝试把它转换成两个分支的形式，说到这里我提一点CNF的形式，

CNF

CNF是指的只允许右面有两个，其他条件是不允许的，如果出现两个以外的形式我们必须将其转换，如上图语法，还出现了$NP\rightarrow e$和$VP\rightarrow N$的形式。下面我们来转换一下：

第一步去掉$N P\rightarrow e$：

如上图我们去掉$NP\rightarrow e$相当于把 NP$为空代入规则中，这样会多出几条规则（去掉NP时的规则）如上图同时又可以将NP\rightarrow e$去掉

下一步我们去掉$VP\rightarrow N$这种右边为1个的形式：

如上图我们去掉$S\rightarrow VP$设置几个新的规则就是把VP指向的规则换成S，然后就可以去掉$S\rightarrow VP$

还有一种比较特殊的情况：$VP\rightarrow V$也就是指向某个词的时候

同样的道理，如上图我们去掉$VP\rightarrow V$设置几个新的规则就是把VP指向的规则换成V，然后就可以去掉$VP\rightarrow V$
就这样循序删掉所有的右边只有一个的规则

最后删除$VP\rightarrow NP,V,PP$这种形式：

遇到这种情况我们就合并一个规则比如$VP\rightarrow NP,V,PP\quad$转化为：$VP\rightarrow NP,@VP_p\quad$和$\quad @VP_p\rightarrow V,PP$
当然CKY算法没有这么严格，它只要保证最多只有两个分支

CKY算法

每次计算都是两两之间进行计算选择最好的那个，并根据语法树的规则连续乘积