Какие методы машинного обучения используются для обработки синтаксиса в современных текстовых анализаторах?

Для обработки синтаксиса в современных текстовых анализаторах используются, например, такие методы машинного обучения:

• Графовый подход. 2 Предполагает построение модели, которая позволяет количественно оценивать синтаксические деревья предложения (графы зависимостей). 2 Задача анализа — поиск в полном графе предложения дерева зависимостей с максимальной оценкой. 2
• Синтаксический разбор на основе системы переходов. 2 Алгоритм анализа сводится к предсказанию на основе построенной модели действия анализатора и перехода из текущего состояния в новое состояние. 2 Предсказания и переходы осуществляются до тех пор, пока не будет построено синтаксическое дерево зависимостей. 2
• Статистическое обучение. 3 Выделение синтаксических структур производится без использования лингвистических знаний. 3 Вместо этого подсчитываются частоты совместной встречаемости слов. 3
• Использование нейронных сетей. 4 Они позволяют находить скрытые связи и закономерности в текстах, которые не могут быть представлены в явном виде. 4 Например, рекурсивные нейронные сети могут ослабить эффект ошибок грамматического разбора. 4