谷歌开放自然语言理解软件SyntaxNet的源代码软件，可自动分析语句含义

北京时间5月13日上午，谷歌今天开放了其自然语言理解软件SyntaxNet的源代码，作为公司TensorFlow开源机器学习库的一部分。该软件可用于自动分析句子的含义，该版本包括用于训练新模型的代码，以及用于英文文本分析的预训练模型。

谷歌表示，这个名为 Parsey McParseface 的解析程序可以自动确定一个词是名词、动词还是形容词，它是目前世界上同类软件中最准确的神经网络c语言实现下，甚至可以与人类语言学家相媲美。

该技术在自然语言研究领域具有极其重要的意义。但这对谷歌本身同样重要。

“我们内部评估技术的方法非常不同。我们不太关心基准测试，而更关心对下游系统性能的影响。我们的目标是改善用户体验，”Google Research 产品经理 Dave Orr 说。

与 TensorFlow 一样，SyntaxNet 主要用 C 语言实现。它现在是开源的，允许外部程序员对其进行改进，帮助公司寻找新人才并改进其产品。一般来说，句子分析与产品评论相关联，包括应用评论以及餐厅和购物评论，并且该技术还与互联网搜索和 Google Now On Tap 功能相关联。

“这非常重要，因为语言有时很微妙，不一定能直接理解人们的意思，而且有些内容非常符合上下文，”谷歌研究团队负责人 Tania Bedrax-Weiss 说。魏斯）说。

Orr 表示神经网络c语言实现下，深度学习技术比传统的机器学习算法更能理解语言。这种方法通常需要在大量数据上训练人工神经网络，然后让它对新数据进行推断。谷歌还使用深度学习技术进行图像识别和语音识别。事实上，神经网络是 SyntaxNet 的症结所在，这个项目代号为“神经症”。(丁红)