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。