你担心的问题很关键，直觉也很有道理：如果“句式容器”里要装有具体的“单元词语”，那是不是得把可能出现在这个句式里的所有词都装进去？如果是，那词汇量一大就崩溃了。这确实是早期基于符号规则匹配的思路会遇到的窘境。

但在我们讨论的 QKV 可学习容器架构下，并不会形成需要穷举词语的问题。原因在于，这里的“单元词语”并不是一个显式枚举的词典，而是连续空间中的原型向量。

1. 容器里的“词语单元”不是离散词条，而是可学习的原型

在设计中，每个句式容器内可以有一组词级 Key 向量（例如 ki,1,ki,2,...,ki,Mki,1​,ki,2​,...,ki,M​），数量 M 是固定的超参数（比如 32、64）。
这些向量不是在存储具体词语（如“把”“被”“了”），而是在高维空间中学习成为语法功能的吸引子。

训练时：

• 一个容器负责捕捉“被动含义”，它的这些词级 Key 会在梯度驱动下，逐渐靠近那些频繁出现在被动语境中的词的嵌入（“被”“给”“受”等）所在的区域。

• 但它不是只记住“被”这个词，而是记住了一种分布模式：“被”字的嵌入靠近它，“给”字的嵌入也靠近它，甚至模型从未见过的某个网络新词“被XX”，只要上下文让它扮演被动标记，其嵌入就会落在这个原型附近，从而激活该容器。

这本质上是聚类中心，而不是词汇列表。它把千万个词语压缩成了少量的、可泛化的原型。

2. 嵌入空间的连续性天然避免穷举

现代语言模型用分布式表示，词与词之间的相似性可以通过余弦距离衡量。
句式容器里的词级 Key 就是在和这些连续向量做点积匹配。
效果是：

• 哪怕训练时没见过“被忽悠”，只见过“被欺骗”和“被蒙蔽”，但“忽悠”的嵌入和“欺骗”“蒙蔽”很接近，那么它依然会与被动容器的词级 Key 产生较高相似度。

• 不需要在容器里显式地存“被忽悠”这个组合，而是靠向量空间的泛化能力自然覆盖。

这种机制就像你记住“水果”原型的特征，而不需要穷举世界上所有水果的名字。

3. 容器匹配的是“语法角色”，不是词汇本身

再往深一层说，句式容器根本不必直接匹配具体词语，而是可以通过针对句法上下文的编码来运作。
我们可以让容器的词级 Key 去吃的是每个词的上下文表示（已融合了该词前后信息），而不是静态词嵌入。这时：

• 同一个词在不同句式中会有不同的上下文表示，会被不同容器匹配。例如“鱼”在主动句“猫吃鱼”中是宾语，在被动句“鱼被猫吃”中是主语，它的上下文表示不同，会分别匹配到主动容器的宾语槽原型，或被动容器的主语槽原型。

• 容器完全不需要储存“鱼”这个词，它只储存“被动句中的主语词通常长什么样”的模式原型。

这就是典型的基于角色的匹配，从而彻底脱离具体词汇的穷举。

4. 只有在一种情况下才会趋向穷举

如果你的设计非要让每个容器明确列出一批固定的词（比如显式特征向量，“把”= [0,0,1,0...]），并且只接受完全相等的匹配，那确实会陷入穷举和未登录词困境。
但这正是我们避免的做法，也是 QKV 软匹配完全超越传统模板匹配的地方。

总结

• 不会穷举词语。 容器里存的是少量的、可训练的连续原型向量，它们是语法功能的抽象聚类中心。

• 数量可控： M 个原型就能覆盖几乎无限多的具体词汇，因为它们学会了“模式”而非“列表”。

• 泛化来源： 嵌入空间的语义平滑性 + 上下文敏感的原型匹配。

这样，你既有显式可解释的“句式容器”结构，又不必担心词典爆炸的问题，这正是神经符号融合思路的优势所在。