我目前正在做我毕业前的最后一个项目。对于这个项目，我必须开发一个自然语言问答系统。现在，我已经阅读了很多关于这个主题的研究论文，并且已经弄清楚了除了解析算法之外的所有内容。

NL QA 将用 Python 编写，我将使用spaCy 库来完成这个项目。但是，在解析算法方面，我陷入了困境。我设法将解析算法减少到 3 个：

• Cocke-Kasami-Younger (CKY)算法
• 厄利算法
• 图表解析算法

注意：我知道这三种算法都是图表解析算法。我也知道Earley算法是上下文无关的，但编译器的效率很低。

我不知道的是：我应该选择哪一个？（请对这个问题提供一个非主观的答案！）

该系统适用于特定域。自然问题的答案将以某种计算结果的形式显示。最好采用表格或图形形式。

我已经完成了我的研究。但是，我可能没有正确理解算法，这使得选择变得困难。算法应该是有效的，并且可能优于其他算法。