Google публикува в отворен вид сорс-кода на фреймуърка SyntaxNet, който може да извършва синтактичен анализ на човешкия език. SyntaxNet може да се използва за създаване на компютърни системи за разбор на изреченията, включително и за системата за машинно обучение TensorFlow. Осен това, за TensorFlow е публикувана вече трениран модел на невронната мрежа Parsey McParseface, която може да обработва предложения и изречения на английски език. Кодът е публикуван в GitHub с лиценз Apache 2.0.
SyntaxNet е създадена в рамките на по-голям проект с основни задачи четене и разбиране на естествения човешки език. Възможностите на Parsey McParseface и SyntaxNet се сравняват със способностите на петгодишно дете да усвоява нюансите на човешкия език. Google съобщи, че точността на работа на модела Parsey McParseface е 94%. Производителността на SyntaxNet позволява обработката на приблизително 600 думи в секунда с помощта на обикновен десктоп-компютър. Google публикува и допълнителен софтуер за анализ на лингвистичната структура.
При анализа на изречението „Алиса видя Боб“, системата определя „Алиса“ и „Боб“ като обекти (съществителни), а „видя“ – като определяща действието ключова дума (глагол). Системата без проблем анализира и по-сложни изречения, като например „Вчера, докато четеше за SyntaxNet, Алиса видя Боб в антрето“. Parsey McParseface и SyntaxNet могат да определят връзките и да отговорят на въпроси от типа „Кого видя Алиса?“, „Къде беше Боб?“ и други подобни.