Mithilfe von SyntaxNet können Anwendungen wie Siri oder Google Now gesprochene und geschriebene Wörter und Sätze sowie deren Bedeutung verstehen. Das ist gerade bei längeren Sätzen alles andere als einfach, da mit jedem Wort der Interpretationsspielraum zunimmt. Laut Angaben von MIT Technology Review analysiert Googles Algorithmus die Struktur und Bedeutung von Sprache in etwa so zuverlässig wie ein ausgebildeter Linguist. Apps, die mit Googles Algorithmus ausgestattet sind, können ihre Anwender besser verstehen.
In einer Pressemitteilung auf dem Google-Blog erklärt Slav Petrov, Senior Staff Research Scientist bei Google, die Intention hinter der Veröffentlichung: „Wir bei Google denken viel darüber nach, wie Computer-Systeme menschliche Sprache lesen und verstehen können, um damit sinnvoll umzugehen. Heute freuen wir uns, der breiten Öffentlichkeit die Früchte unserer Forschung präsentieren zu können, indem wir SyntaxNet veröffentlichen — ein Gerüst für ein freies neuronales Netzwerk, das in TensorFlow implementiert ist. Dem Fundament für Natural-Language-Understanding-Systeme (NLU).“
Der von Google der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellte Code beinhaltet alles, was Entwickler für die Konditionierung mit ihren eigenen Datensets benötigen. Außerdem veröffentlicht der Suchmaschinenkonzern Parsey McParseface, eine bereits trainierte Spracherkennung, die als präzisestes Analyse-Tool für die englische Sprache gilt. Dieses Modell ist in der Lage, Sprache mit einer Genauigkeit von 95 Prozent zu verstehen. Ob ein Wort nun ein Verb oder ein Nomen ist und welche inhaltliche Bedeutung es im Satzgefüge hat, kann Parsey McParseface demnach zuverlässig erkennen. Bleibt abzuwarten, inwieweit die Anwender in Zukunft davon profitieren.
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