今年三月的阿法狗让人工智能成了网络上最热门的话题。虽然目前的人工智能已经发展到了相对成熟的地步，但仍然不擅长识别和解析自然语言。近日谷歌在Google Research Blog(国内访问不了)上宣布开源一个名为SyntaxNet的项目，以帮助机器更好地理解自然语言。同时也发布了针对英语的预先训练的模型Parsey McParseface，用于分析英文的文本。
SyntaxNet是怎么工作的？
SyntaxNet 是一个框架，即学术圈所指的syntactic parser(句法分析)，他是许多NLU(自然语言理解)系统中的第一个关键组成部分。给定一个句子，这个系统就能给句子中的每个单词贴上词性(pos)标签，即描述相应单词的句法功能（比如，主谓宾），还能判定给定句子中，单词之间的句法关系，并用依存句法树（dependency parse tree)来表示。这些句法关系与句子的潜在含义有着直接联系。
简单的依存句法树例子如下：Alice saw Bob
在这个结构中：Alice和Bob是名词，saw是动词。主动词是saw，Alice是saw的主语(nsubj)，而Bob是saw的宾语(dobj)。正如研究人员所预期的，Parsey McParseface正确分析了句子的句法结构。不过，它还能分析像下面这更加复杂的例子：
Alice drove down the street in her car.
Google声称，Parsey McParseface是Google以TensorFlow框架(用来编写和执行机器学习算法的工具)训练出最复杂的网络之一，而结合机器学习及搜索技术，Parsey McParseface分析精准度高达94%，这将对信息分析、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。