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Google 13日宣佈開源以TensorFlow實作的神經網路系統SyntaxNet,讓更多開發商或企業可開發出能理解自然語言的系統。

Google研究科學家Slav Petrov指出,今天釋出的資源包含所有訓練SyntaxNet新模型所需的程式碼,以及一個能理解英語的分析器(parser)技術,名為Parsey McParseface。

Google解釋,現今語言分析最大挑戰是人類語言經常語義模糊。大約20到30字長度的句子,就可能有數百到數千、數萬可能的句法結構,而衍生出多種意義。例如Alice drove down the street in her car可以是「Alice開車上街」或是「Alice前往位於她車內的街道」。自然語言分析器必須能在所有可能中找出最可能的結構。

Parsey McParseface是以Google機器學習演算法TensorFlow開發而成,能分析語言結構,並解釋在特定句子中每個字的功能角色。Google聲稱,Parsey McParseface和其他SyntexNet模型是Google以TensorFlow框架訓練出最複雜的網路之一,而結合機器學習及搜尋技術,Parsey McParseface分析精準度高達94%,將對資訊分析、翻譯及其他自然語言核心應用有興趣的開發及研究人員有所幫助。

透過今天的宣佈,未來使用者不僅可以詢問現在的時間或氣候,甚至還能直接以自然語言詢問語音助理更複雜的問題。

SyntexNet的相關資源已經上傳Github開放下載。
 


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