Abo
  • IT-Karriere:

Parsey McParseface: Google gibt extrem guten Syntax-Parser frei

Zum Erkennen natürlicher Sprache hat Google ein neues Modell zum Parsen der Syntax entwickelt und mit seinem Deep-Learning-Framework Tensorflow implementiert. Der daraus erstellte Englisch-Parser Parsey McParseface soll die derzeit beste maschinelle Erkennungsrate für Syntaxbäume aufweisen.

Artikel veröffentlicht am ,
Parsey McParseface ist ein erstaunlich guter Parser.
Parsey McParseface ist ein erstaunlich guter Parser. (Bild: Robert Scoble/CC-BY 2.0)

Die Forschungsabteilung von Google hat ein neues Modell zum Erkennen der Syntax natürlicher Sprache (PDF) entwickelt und in sein eigenes Framework Tensorflow implementiert. Das so entstandene neuronale Netz Syntaxnet kann frei wiederverwendet werden. Google selbst hat damit den Englisch-Parser Parsey McParseface erstellt, der nun ebenfalls frei zur Verfügung steht.

Weltweit bester Parser

Stellenmarkt
  1. AOK Systems GmbH, Bonn
  2. Hessisches Ministerium der Finanzen, Frankfurt am Main

Mit dem etwas ungewöhnlichen Namen spielt Google offensichtlich auf Boaty McBoatface an, einen Namensvorschlag für ein neues britisches Polarforschungsschiff. Zum Trainieren des Parsers haben die Beteiligten auf die Standardkorpora der Penn Treebank, Onto Notes sowie der English Web Treebank zurückgegriffen. In Benchmarks mit Sätzen aus Zeitungen habe Parsey McParseface die inneren Abhängigkeiten und damit die syntaktischen Strukturen der getesteten Sätze zu über 94 Prozent korrekt erkannt. Das sei die derzeit beste Erkennungsrate einer Maschine für Englisch.

Die Übereinstimmungsrate zum Annotieren der Syntaxbäume durch darauf trainierte Sprachwissenschaftler schätzt Google auf etwa 96 bis 97 Prozent. Die Rate von Personen, die darin keine Übung haben, fällt wahrscheinlich deutlich geringer aus. Dies lege nahe, dass Maschinen langsam menschliche Leistungen erzielten. Allerdings gelte das nur für wohlgeformte und damit eher einfache Sätze. Die Rate für Sätze aus Googles Webtreebank liege bei lediglich 90 Prozent.

Die größten Probleme zum korrekten Erkennen bereiten Google zufolge zurzeit noch jene Sätze, die ein gewisses Weltwissen und Kontext voraussetzen. An diesem Problem will das Team weiter arbeiten und Methoden entwickeln, mit denen dieses Weltwissen maschinell erlernt werden kann.

Neuronales Netz verarbeitet Ambiguitäten

Syntaxnet arbeitet zunächst wie viele andere Systeme auch und weist nach der entsprechenden Trainingsphase Wörtern ihre Wortarten über ein Lexikon zu. Anschließend versucht der Parser, einzelne Abhängigkeiten innerhalb des Satzes zu erkennen, also etwa direktes und indirektes Objekt einem Verb zuzuweisen. Dies geschieht schrittweise, vergleichbar dem Lesen eines Textes von links nach rechts.

Mögliche Doppeldeutigkeiten eines Satzes werden dabei mit Hilfe des neuronalen Netzes gelöst. Zu jedem Zeitpunkt des Parsingvorgangs gibt es verschiedene Entscheidungsmöglichkeiten, einen Syntaxbaum aufzubauen, das neuronale Netz ordnet den Möglichkeiten dann Wahrscheinlichkeiten für ihre Plausibilität zu. Mittels der sogenannten Beam-Suche werden dabei möglichst lange verschiedene Hypothesen parallel zueinander aufrechterhalten und gegeneinander abgewogen. So können auch noch relativ spät im Parsevorgang mögliche Fehler erkannt und korrigiert werden.

Der Quellcode von Syntaxnet und Parsey McParseface steht auf Github bereit. Dort erläutert Google auch relativ ausführlich, wie mit Hilfe eigener Daten aus Baumdatenbanken das Modell genutzt werden kann, um selbst einen Parser zu erstellen.



Anzeige
Spiele-Angebote
  1. 137,70€
  2. (-79%) 12,50€
  3. 3,99€
  4. 51,95€

Eheran 14. Mai 2016

Gott, ist der Film wirklich so schlecht? :o

eni23 14. Mai 2016

Der Name stammt aber eindeutig von "hooty mcowlface".. Das mit dem Boot ist recht neu..

OhYeah 14. Mai 2016

Mimimimi. Mach dir lieber Sorgen um die Regierung und deren Überwachungsorgane.


Folgen Sie uns
       


FX Tec Pro 1 - Hands on

Das Pro 1 von FX Tec ist ein Smartphone mit eingebauter Hardware-Tastatur. Der Slide-Mechanismus macht im ersten Kurztest von Golem.de einen sehr guten Eindruck.

FX Tec Pro 1 - Hands on Video aufrufen
IAA 2019: PS-Wahn statt Visionen
IAA 2019
PS-Wahn statt Visionen

IAA 2019 Alle Autobosse bekennen sich auf der IAA zur Nachhaltigkeit, doch auf den Ständen findet man weiterhin viele große, spritfressende Modelle. Dabei stellt sich die grundsätzliche Frage: Ist das Konzept der Automesse noch zeitgemäß?
Eine Analyse von Dirk Kunde


    Sonos Move im Test: Der vielseitigste Lautsprecher von Sonos
    Sonos Move im Test
    Der vielseitigste Lautsprecher von Sonos

    Der Move von Sonos überzeugt durch Bluetooth und ist dank Akku und stabilem Gehäuse vorzüglich für den Außeneinsatz geeignet. Bei den Funktionen ist der Lautsprecher leider nicht so smart wie er sein könnte.
    Ein Test von Ingo Pakalski

    1. Update für Multiroom-Lautsprecher Sonos-App spielt keine lokalen Inhalte mehr vom iPhone ab
    2. Smarter Lautsprecher Erster Sonos-Lautsprecher mit Akku und Bluetooth
    3. Soundbars Audiohersteller Teufel investiert in eigene Ladenkette

    Verkehrssicherheit: Die Lehren aus dem tödlichen SUV-Unfall
    Verkehrssicherheit
    Die Lehren aus dem tödlichen SUV-Unfall

    Soll man tonnenschwere SUV aus den Innenstädten verbannen? Oder sollten technische Systeme schärfer in die Fahrzeugsteuerung eingreifen? Nach einem Unfall mit vier Toten in Berlin mangelt es nicht an radikalen Vorschlägen.
    Eine Analyse von Friedhelm Greis

    1. Torc Robotics Daimler-Tochter testet selbstfahrende Lkw
    2. Edag Citybot Wandelbares Auto mit Rucksackmodulen gegen Verkehrsprobleme
    3. Tusimple UPS testet automatisiert fahrende Lkw

      •  /