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