Искусственный интеллект (ИИ) учится анализировать синтаксис человеческого языка, рассматривая большое количество примеров. 2 Для этого используют нейронные сети, которые самообучаются, чтобы повысить точность результатов за счёт минимизации ошибок. 2

Некоторые задачи синтаксического анализа:

• Сегментация. 2 Разделение текста на отдельные фрагменты или токены, что упрощает обработку текста. 2
• Лемматизация и стемминг. 2 Приведение слов к базовой форме с помощью словаря или набора правил. 2
• Тегирование. 2 Идентификация частей речи (существительное, глагол, наречие и т. д.) для лучшего понимания структуры предложения и разбивания на части сложных структур. 2
• Удаление слов. 2 Так называемые стоп-слова встречаются часто и не добавляют семантической ценности, например «нравится», «ваше» или «я». 2

Также для эффективного обучения нейронных сетей нужны параллельные корпуса — коллекции текстов, которые содержат одинаковое содержание на двух или более языках. 1 ИИ обучается, сравнивая исходные тексты с их переводами, строя модели вероятностей того, как отдельные слова и фразы на одном языке соотносятся с эквивалентами на другом. 1