语言结构是归纳偏置，不是自由变量

选择什么样的语言结构表示（短语结构 vs 依存结构，树 vs 图），本质上是在为模型注入不同的归纳偏置。好的归纳偏置让模型在有限数据下学得更好（如依存语法让模型"知道"句子以动词为中心），但也会限制模型发现数据中非预期模式的能力。这与深度学习的核心哲学——"让数据说话"——形成了深层张力。