5月13日上午消息，谷歌今天开放了自然语言理解软件SyntaxNet的源代码，将其作为该公司TensorFlow开源机器学习库的一部分。这款软件可以用于自动分析语句含义，而此次公布的包括训练新模型的代码，以及英语文本分析的预训练模型
5月13日上午消息，谷歌今天开放了自然语言理解软件SyntaxNet的源代码，将其作为该公司TensorFlow开源机器学习库的一部分。这款软件可以用于自动分析语句含义，而此次公布的包括训练新模型的代码，以及英语文本分析的预训练模型。
谷歌表示，这个名为Parsey McParseface的句法分析程序可以自动判断某个单词是名词、动词还是形容词，它是目前全球同类程序中准确度最高的一款，甚至可以与人类语言学家媲美。
这种技术在自然语言研究领域拥有极其重要的意义。但对谷歌本身而言同样意义重大。
“我们内部评估技术的方法非常不同。我们不太关心基准，更加关心对下游系统性能的影响。我们的目标是改善用户体验。”谷歌研究院产品经理戴夫・奥尔(Dave Orr)说。
与TensorFlow一样，SyntaxNet主要使用C++执行。它现在实现了开源，使得外部程序员也可以对其加以改进，从而帮助该公司寻找新的人才并改进产品。整体而言，语句分析与产品评论有关，包括应用评论以及餐馆和购物点评，这项技术与互联网搜索和Google Now On Tap功能也有关系。
“这非常重要，因为语言有的时候很微妙，未必能直接理解人们的意思，有些内容与上下文关系很紧密。”谷歌研究院团队主管塔尼亚・拜德拉克斯-维斯(Tania Bedrax-Weiss)说。
奥尔表示，与传统的机器学习算法相比，深度学习技术在语言理解方面更加擅长。这种方法通常需要通过大量数据对人工神经网络进行训练，然后让其对新数据进行推断。谷歌还将深度学习技术用于图片识别和语音识别。事实上，神经网络是SyntaxNet的关键所在，该项目的开发代号为“神经官能症”(neurosis)。
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