近日 Google 在官方部落格中宣布開源一個名為 SyntaxNet 的專案，它能幫助機器更好的進行自然語言理解，讓機器在聽懂人話方面更進一步。
在部落格中 Google 就以已經調試完成的英語語言解析器 Parsey McParseface 為例，介紹 SyntaxNet 是如何幫助機器來理解英語的。
簡單來說 SyntaxNet 的方式是將英語整句分拆成動詞、名詞、形容詞等不同的詞性，然後分析語句含義。
據 Google 表示，在之前的測試中，Parsey McParseface 的準確度已經達到了 94%，而人類專業的語言學家為 95%，已經高度的接近人類水準。
SyntaxNet 的產品經理 Dave Orr 表示，希望其他團隊能夠用 SyntaxNet 來代替目前自行研發的程式，因為沒有必要做重複勞動。
Google 表示，經過訓練後的 Parsey McParseface 是其出產的「最複雜的網路」之一。
但是也有專家認為，這僅僅是一個開始。這套演算法目前還不能找到句子之間的聯繫，但是這點對於更好地理解語句很重要。除此之外，較長的句子也可以難倒 Parsey McParseface。
「我會說這正處於逐漸的改善階段，但是沒什麼不妥。」
亞利桑那大學的 NLP 專家 Mihai Surdeanu 對這個專案則給予了積極的評價，因為他覺得「大多科學是靠改進的」。
（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：shutterstock）