在自然语言处理中，基于规则的方法效果不佳，因为语言变化迅速，很难用正式规则捕捉所有形式。机器学习在语言学习方面已被证明更为有效。然而，还存在一类混合模型，结合了基于规则和机器学习的方法。在哪些情况下这些混合模型优于纯机器学习方法，它们为什么能做到这一点？

回答：

我能给出的一个例子可能是自动关键词提取。在这里，对人类偏好关键词的评估研究（如这个），结合对手动标记标签的分析，显示大多数关键词确实遵循相对特定模式，只包含某些词性标签（JJ* NNP*）。

对于纯粹基于机器学习的方法，大多数数据可能会生成成n-gram，然后由机器学习系统进行排序。然而，由于我们大致知道用户将有的偏好，大多数系统都有预处理步骤，根据它们的词性标签对n-gram候选进行分类，甚至从一开始就只保留形容词和名词短语。
这大大减少了需要按重要性排序的可能候选数量，从而提高了机器学习系统的准确性。

虽然我不是其他领域方法的专家，但我认为这是一般的经验法则：如果基于规则的系统可以纳入关于结果期望的先验知识，那么采用它来降低机器学习任务的复杂性总是好的主意。