نقدم عائلة من التوزيعات الأولية على أوزان قواعد احتمالية، تُسمى التوزيع اللوغاريتمي الطبيعي المشترك. تمتد هذه العائلة على التوزيع اللوغاريتمي الطبيعي المجزأ، مما يسمح بوجود تباين مفكك بين احتمالات أحداث الاستنتاج المختلفة في القواعد الاحتمالية، ويُقدّم طريقة جديدة لترميز المعرفة الأولية حول قاعدة غير معروفة. ونُصف خوارزمية EM متغيرة لتعلم قاعدة احتمالية تعتمد على هذه العائلة من التوزيعات الأولية. ثم نجري تجارب على استخلاص قواعد الاعتماد دون تدريب، ونُظهر تحسينات كبيرة باستخدام نموذجنا في التعلم المنفرد والتعلم الثنائي باستخدام مجموعة نصية متعددة اللغات غير متزامنة.