Google Research 近日宣布，将世界最精准的自然语言解析器 SyntaxNet 开源。这是谷歌在开源领域迈出的又一步。据了解，该平台训练出的模型在语言理解方面准确率超过了90%。近期，多家科技巨头的人工智能平台纷纷加速开源进程：谷歌和Facebook一直处于领先地位，马斯克的OpenAI也计划推出一个全面开放的AI模型训练平台，就连一向被认为较为保守的亚马逊也开始尝试开源。这种趋势不仅为人工智能研究者带来了福音，也引发了一场数据和平台的竞争。

SyntaxNet 是一个名为SyntacticParser的框架，在学术界也被称为依存句法分析器，它在许多自然语言理解（NLU）系统中扮演着重要角色。在这个系统中，输入一个句子后，它会自动为每个单词标注词性（POS），并用依存句法树的形式展示其句法功能。这些句法关系直接影响到句子的实际意义。

举个简单的例子，对于句子“Alice saw Bob”，其依存句法树如下：

在这个结构中，Alice和Bob被标记为名词，而saw作为动词处于句首。具体来说，saw是句子的主干，Alice是它的主语，Bob是直接宾语。同样，SyntaxNet能够准确解析这个简单的句子，并且也能应对更复杂的句子，如：“Alice, who had been reading about SyntaxNet, saw Bob in the hallway yesterday”。

在这个复杂句子的编码中，Alice和Bob分别是saw的主语和宾语。Alice通过一个包含“reading”的定语从句进行修饰，而saw则通过“yesterday”这个时间状语进行修饰。依存句法树中的语法关系可以帮助我们轻松解答各种问题，例如：Alice看到了谁？谁看见了Bob？Alice在读什么？或者Alice是什么时候看到Bob的？

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