对于产生性语言现象，规则部分（无论是人编写的规则，还是机器学出来的规则，无论是人能够看懂的显性规则 symbolic rules 还是一个黑箱子一样语言概率模型）也应该是 hierarchical 的，里面有个性的规则和共性的规则，以及二者之间的协调。这些都是对人的语言“创造性”的模拟。

语言的NLP层级模型大体是这样的：（1）最底层也是最优先的模块是词典，ngram这样的成语可以看成是n条腿走路，最牢靠，也最不讲道理（成语不需要讲道理，是词典强加的语义）；（2）第二类现象是搭配关系，譬如某个特定的动词需要搭配某个特定的名词宾语才具有某种确定的意义（打...酱油, 打...电话），这可以称作两条腿走路: 这个搭配关系需要词典与句法的互动才能实现，因为所搭配的两条腿并不总是挨着的：打酱油，打了酱油，酱油打了么，没有酱油可打；（3）第三类是词驱动的现象，需要个性规则来对付（所谓“专家词典”的机制），我把它叫作一条腿走路，譬如个性的动宾规则：开...【人】, e.g. 我真想开了他，太操蛋了；开了张三，可以给李四腾出位子。注意，其中驱动的腿（电脑术语叫直接量，语言学里的显性形式）在这里是动词“开”，而【人】只是一个 feature，而不是特定的词（直接量）。这样的规则比两条腿或多条腿现象具有概括性，已经可以精细地捕捉相当一批产生式的语言现象，但是毕竟不是作为缺省的共性规则那么具有概括性和抽象度；（4）最后是完全建立在隐性形式 features 基础上的共性规则，可以叫做不用腿走路，譬如，及物动词 Vt +名词短语 NP 构成动宾 VP 的规则。有了这样的层级体系，就可以对付语言中个性与共性交错的种种现象。