TensorFlow加持让电脑更懂英文，Google开源AI自然语言理解技术SyntaxNet

Google 13日宣布开源以TensorFlow实作的神经网络系统SyntaxNet，让更多开发商或企业可开发出能理解自然语言的系统。

Google研究科学家Slav Petrov指出，今天释出的资源包含所有训练SyntaxNet新模型所需的程式码，以及一个能理解英语的分析器（parser）技术，名为Parsey McParseface。

Google解释，现今语言分析最大挑战是人类语言经常语义模糊。大约20到30字长度的句子，就可能有数百到数千、数万可能的句法结构，而衍生出多种意义。例如Alice drove down the street in her car可以是“Alice开车上街”或是“Alice前往位于她车内的街道”。自然语言分析器必须能在所有可能中找出最可能的结构。

Parsey McParseface是以Google机器学习算法TensorFlow开发而成，能分析语言结构，并解释在特定句子中每个字的功能角色。Google声称，Parsey McParseface和其他SyntexNet模型是Google以TensorFlow框架训练出最复杂的网络之一，而结合机器学习及搜寻技术，Parsey McParseface分析精准度高达94%，将对资讯分析、翻译及其他自然语言核心应用有兴趣的开发及研究人员有所帮助。

透过今天的宣布，未来使用者不仅可以询问现在的时间或气候，甚至还能直接以自然语言询问语音助理更复杂的问题。

SyntexNet的相关资源已经上传Github开放下载。