单主多从斯坦伯格模型

单主多从斯坦伯格模型，也称为Stanford分布式词法分析模型（Single-Master Multiple Slave model），是由斯坦福大学开发的一种基于概率的语言模型，主要用于自然语言处理中的词法分析任务。它是一个分层的统计模型，通常包括三个部分：

1. **词典**（Dictionary）：包含了单词的基本形式及其对应的一系列词性标注（如名词、动词等）。

2. **从属规则**（Substitution rules）：用于描述如何通过更复杂的词组替换简单的词形单位，例如短语可以被拆分为单独的词。

3. **形态学分析**（Morphological analysis）：对单词进行变形分析，比如添加前缀或后缀来表示时态或数的变化。

模型的核心思想是采用“主从”结构，即有一个中央“主节点”，负责管理和协调各个“从节点”的工作。当接收到一段输入文本时，从词典开始，通过一系列的概率计算和上下文匹配，由主节点指导各个从节点执行分析，最终生成每个词的最可能词性和组合。