Почему автоматические системы анализа предложений остаются сложными для машинного обучения?

Некоторые причины, по которым автоматические системы анализа предложений остаются сложными для машинного обучения:

• Сложность синтаксиса. fundamental-research.ru Например, в русском языке он неоднозначный и свободный, что порождает огромное многообразие возможных словесных конструкций. fundamental-research.ru Построить исчерпывающее множество правил (онтологий) для такого языка практически невозможно. fundamental-research.ru
• Многозначность текста. www.cs.vsu.ru www.hse.ru Правила составления слов, предложений и текста в целом сложны, имеют множество нюансов, зависят от культурного контекста и допускают различные способы выражения одной и той же мысли. www.cs.vsu.ru
• Изменения в языке. www.hse.ru Они касаются не только словарного запаса (новые слова и новые смыслы старых), но также синтаксиса, морфологии и фонетики. www.hse.ru Поэтому невозможно единожды разработать формальную модель конкретного языка и построить соответствующий лингвистический процессор. www.hse.ru
• Неоднозначное написание слов. www.cs.vsu.ru Например, в германских языках принято объединять группы существительных в одну единицу, а в китайском — не выделять отдельные слова при письме. www.cs.vsu.ru
• Трудности с выделением границ предложений. www.cs.vsu.ru Отдельные предложения бывает затруднительно отделить от однородных членов, а наличие сокращений в текстах часто способствует неверному определению границ отдельных предложений. www.cs.vsu.ru