Syntactic parsing (computational linguistics)
ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಟಿಕ್ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ರಚನೆಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ಸಂಬಂಧಗಳು (ಅವಲಂಬನೆ ವ್ಯಾಕರಣದಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳು (ಕ್ಷೇತ್ರ ವ್ಯಾಕರಣದಲ್ಲಿ). ಇದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆಃ ಒಂದು ವಾಕ್ಯಕ್ಕೆ ಅನೇಕ ವ್ಯಾಕರಣದ ಪಾರ್ಸ್ಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವ್ಯಾಕರಣ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಜ್ಞಾನವು ಯಾವ ಪಾರ್ಸ್ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೇಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಟಿಕ್ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು 20ನೇ ಶತಮಾನದ ಮಧ್ಯಭಾಗದಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಆಗಮನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧನೆಯ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಕರಣದ ವಿವಿಧ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ವಾಕ್ಯಗಳ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ವಿಭಿನ್ನ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತವೆ. ಗಣನೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಈ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳನ್ನು ಕ್ಷೇತ್ರದ ವ್ಯಾಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆ ವ್ಯಾಕರಣಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಎರಡೂ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಪಾರ್ಸರ್ಗಳು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ಕರೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎರಡು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ರೂಪಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿವೆ. ವಿವಿಧ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾನವ-ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮರದ ದಂಡೆಗಳ ಸೃಷ್ಟಿ (ಉದಾ. ಯುನಿವರ್ಸಲ್ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳು) ಹೊಸ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ ಮುಂದುವರೆದಿದೆ. ಪಾರ್ಟ್-ಆಫ್-ಸ್ಪೀಚ್ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ (ಇದು ಕೆಲವು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ) ಒಂದು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ನ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಅಥವಾ ಉಪ-ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಟಿಕ್ ಪಾರ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದು (ಉದಾ. ಈವೆಂಟ್ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್, ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪಾತ್ರದ ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಎಂಟಿಟಿ ಲೇಬಲಿಂಗ್) ಮತ್ತು ಔಪಚಾರಿಕ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತಷ್ಟು ಬಳಸಬಹುದು. ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಕನಿಷ್ಠೀಯತೆ ಅಥವಾ ಪೆನ್ ಟ್ರೀಬ್ಯಾಂಕ್ನ ಔಪಚಾರಿಕತೆಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರದ ವ್ಯಾಕರಣ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ, ಕನಿಷ್ಠ ಪಕ್ಷ, ಯಾವ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳು ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೇಳುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. [ಆ ವ್ಯಕ್ತಿ] ಇಲ್ಲಿದ್ದಾನೆ.) ಮತ್ತು ಅದು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಘಟಕವಾಗಿದೆ (ಉದಾ. [ಮನುಷ್ಯ] ಒಂದು ನಾಮಪದ ಪದಗುಚ್ಛವಾಗಿದೆ) ಇದು ಸಂದರ್ಭ-ಮುಕ್ತ ವ್ಯಾಕರಣದ (ಸಿ. ಎಫ್. ಜಿ) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಘಟಕ ರಚನೆ ಮತ್ತು ವಿಲೀನಕ್ಕೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಿ. ಎಫ್. ಜಿ. ಯನ್ನು ಚಾಮ್ಸ್ಕಿ ನಾರ್ಮಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ (ಪ್ರತಿ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಇಬ್ಬರು ಮಕ್ಕಳೊಂದಿಗೆ), ಇದನ್ನು ಮರದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳದೆ ಅಥವಾ 1979 ರಲ್ಲಿ ಹಾಪ್ಕ್ರಾಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಉಲ್ಮನ್ ಮೊದಲು ವಿವರಿಸಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡದೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎಂದರೆ ಕಾಕ್-ಕಸಾಮಿ-ಯಂಗರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (ಸಿಕೆವೈ), ಇದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಪದಗಳ ವಾಕ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೆಟ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪಾರ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಚೋಮ್ಸ್ಕಿ ನಾರ್ಮಲ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಸಿಎಫ್ಜಿಯ ಗಾತ್ರವಾಗಿದೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ (ಉದಾ. ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಭಾವಿ-ಲಗತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ) ಅನೇಕ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಪಾರ್ಸ್ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯವಾದದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಪಾರ್ಸ್ಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಕ್ಷೇತ್ರದ ನಿಯಮದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯ ಸಂದರ್ಭ-ಮುಕ್ತ ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು (ಪಿಸಿಎಫ್ಜಿ) ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಾಟಮ್-ಅಪ್ ಅನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡುವಾಗ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಸಿಕೆವೈ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು. ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಪಾಡು ಎಂದರೆ ಲೆಕ್ಸಿಕಲೈಸ್ಡ್ ಪಿಸಿಎಫ್ಜಿ, ಇದು ಪ್ರತಿ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಒಂದು ತಲೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಹೆಡ್ ಸ್ಲಾಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಲೆಕ್ಸೆಂಗೆ ನಿಯಮವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಪಿಸಿಎಫ್ಜಿಯು "ಎನ್ಪಿ → ಡಿಟಿ ಎನ್ಎನ್" ಎಂಬ ನಿಯಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು (ನಾಮಪದ ಪದಗುಚ್ಛವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ನಾಮಪದವಾಗಿದೆ) ಆದರೆ ಲೆಕ್ಸಿಕಲೈಸ್ಡ್ ಪಿಸಿಎಫ್ಜಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ "ಎನ್ಪಿ (ನಾಯಿ) → ಡಿಟಿ ಎನ್ಎನ್ (ನಾಯಿ)" ಅಥವಾ "ಎನ್ಪಿ (ವ್ಯಕ್ತಿ)" ಮುಂತಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಇದು ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಕೆಲಸವು ಸಿಕೆವೈಗೆ ಪೋಷಣೆ ನೀಡಲು ಸ್ಪ್ಯಾನ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ (ಇದು (ಪಿ) ಸಿಎಫ್ಜಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು) ನ್ಯೂರಲ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವರ್ಡ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಥವಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು. 2022ರಲ್ಲಿ, ನಿಕಿತಾ ಕಿಟೇವ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪಾರ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು, ಅದು ಮೊದಲು ಪ್ರತಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಟೋಕನ್ಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು (ಸ್ಥಿರ ಶಬ್ದಕೋಶದಿಂದ) ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೇವಲ ಎಡಗೈ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನಂತರ ಕಲಿತ ನ್ಯೂರಲ್ ಸ್ಪ್ಯಾನ್ ಸ್ಕೋರರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಿಕೆವೈ ಚಾರ್ಟ್ ಪಾರ್ಸರ್ಗೆ ಏಕೈಕ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ನ ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಅವರ ಕೆಲಸವು ಎಸಿಎಲ್ 2022ರಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರಬಂಧ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿತು. ಅವಲಂಬನೆಯ ವ್ಯಾಕರಣಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆ-ಆಧಾರಿತ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ನ ಯಶಸ್ಸಿನ ನಂತರ, ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ನ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಲಸ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. ಅಂತಹ ಮೊದಲ ಕೃತಿಯು 2005 ರಲ್ಲಿ ಕೆಂಜಿ ಸಾಗೆ ಮತ್ತು ಅಲೋನ್ ಲಾವಿ ಅವರಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿತು, ಇದು ದುರಾಸೆಯಿಂದ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿತ್ತು. ಇದರ ನಂತರ 2009 ರಲ್ಲಿ ಯುಯೆ ಜಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೀಫನ್ ಕ್ಲಾರ್ಕ್ ಅವರ ಕೆಲಸವು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಪಾರ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಡಿಕೋಡರ್ಗೆ ಕಿರಣದ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಸೇರಿಸಿತು. ಚಾರ್ಟ್-ಆಧಾರಿತ ಪಾರ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿಸಿದ ಈ ಕುಟುಂಬದ ಮೊದಲ ಪಾರ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಮುಹುವಾ ಝು ಮತ್ತು ಇತರರು ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. 2013 ರಲ್ಲಿ, ಇದು ಪ್ಯಾಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯೂನರಿ ಕ್ಷೇತ್ರದ ನಿಯಮಗಳಿಂದಾಗಿ (ಅವಲಂಬನೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಸಮಸ್ಯೆ) ವಿವಿಧ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಉದ್ದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು. ಪರಿವರ್ತನೆ-ಆಧಾರಿತ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ದುರಾಸೆಯಾಗಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ (ಅಂದರೆ. ಮರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಅಸಮರೂಪದ ಮರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ) ಅಥವಾ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕಿರಣದ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್-ಟು-ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನವನ್ನು ಓರಿಯೋಲ್ ವಿನ್ಯಾಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. 2015ರಲ್ಲಿ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಘಟಕ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಗಮನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ಎಲ್ಎಸ್ಟಿಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೂಲ ಕಾಗದದಲ್ಲಿ ವಾಕ್ಯದಿಂದ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪಾರ್ಸ್ಗೆ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಚಿನ್ನದ ತರಬೇತಿ ಮರಗಳನ್ನು ರೇಖೀಯಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು 10 ಅಗಲದ ಬೀಮ್ ಸರ್ಚ್ ಡಿಕೋಡರ್ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ (ಆದರೆ ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೀಮ್ ಗಾತ್ರದಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ದುರಾಸೆಯ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ), ಮತ್ತು ಸಿಕೆವೈ ನಂತಹ ಸಂದರ್ಭ-ಮುಕ್ತ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಅವಲಂಬನೆಯ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅವಲಂಬನೆಯ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬನೆಯ ವ್ಯಾಕರಣದ ಔಪಚಾರಿಕತೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಅವಲಂಬನೆಗಳು (ಇದು ಬಹುಭಾಷಾ ಅವಲಂಬನೆಯ ಟ್ರೀಬ್ಯಾಂಕ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಯೋಜನೆಯೂ ಆಗಿದೆ). ಇದರರ್ಥ ಒಂದು ಮುಖ್ಯಸ್ಥನನ್ನು (ಅಥವಾ ವರ್ಧಿತ ಅವಲಂಬನೆಗಳಂತಹ ಕೆಲವು ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಹು ಮುಖ್ಯಸ್ಥರನ್ನು) ನಿಯೋಜಿಸುವುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಸಮನ್ವಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ) ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್ಗೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಅಂಚಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಅವಲಂಬನೆಯ ಸಂಬಂಧ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಇಡೀ ವಾಕ್ಯದ ಮೇಲೆ ಮರ ಅಥವಾ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಅವಲಂಬನೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಮೂರು ಆಧುನಿಕ ಮಾದರಿಗಳಿವೆಃ ಪರಿವರ್ತನೆ-ಆಧಾರಿತ, ವ್ಯಾಕರಣ-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ. ಪರಿವರ್ತನೆ-ಆಧಾರಿತ ಅವಲಂಬನೆ ಮರದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ಗೆ ಅನೇಕ ಆಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳು 2003 ರಲ್ಲಿ ಜೋಕಿಂ ನಿವ್ರೆಯವರು ರೂಪಿಸಿದಂತೆ ಪರಿವರ್ತನೆ-ಆಧಾರಿತ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ (ಇದರ ಮೂಲ ರೂಪವನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಆರ್ಕ್-ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ), ಇದು ಟೋಕನ್ಗಳ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಶಿಫ್ಟ್-ಕಡಿಮೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎದುರಾಗುವ ಮುಂದಿನ ಟೋಕನ್ಗಾಗಿ ಮೂರು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆಃ (ಪ್ರಸ್ತುತ ಟೋಕನ್ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನ ಮೇಲ್ಭಾಗದ ಚೈಲ್ಡ್ ಆಗಿದೆ, ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ) (ಪ್ರಸ್ತುತ ಟೋಕನ್ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನ ಮೇಲ್ಭಾಗದ ಪೋಷಕವಾಗಿದೆ, ಮೇಲ್ಭಾಗವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ) (ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ) ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನ ಮೇಲಿನ ಎರಡು ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವಂತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು (ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗೆ ಮುಂದಿನ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ ನಂತರ) ಅಥವಾ ಅಂತಹ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒರಾಕಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಚಿನ್ನದ ಮರಗಳಿಂದ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಟ್ಯಾಕ್, ಬಫರ್ ಮತ್ತು ಕರೆಂಟ್ ಟೋಕನ್ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ ಮೂರು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ಆಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ನ್ಯೂರಲ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವರ್ಡ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ, ಇದು 2014 ರಲ್ಲಿ ಡ್ಯಾಂಕಿ ಚೆನ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಸ್ಟೋಫರ್ ಮ್ಯಾನಿಂಗ್ ಅವರ ಕೆಲಸದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಂದೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು ಸಹ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದವು, ಭಾಗಶಃ ಭಾಷಣದ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು, ವಾಕ್ಯದ ಸ್ಥಾನ, ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಮಾಹಿತಿ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ. ಇದು ದುರಾಸೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾದ ಪಾರ್ಸ್ ಅಥವಾ ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಮಾನ್ಯವಾದ ಪಾರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮರವು ಅದನ್ನು ತಲುಪಬಹುದಾದ ಮಾನ್ಯ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳ ಒಂದು ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒರಾಕಲ್ (ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಅನೇಕ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಬಹುದು) ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಮಾರ್ಪಾಡು ಆರ್ಕ್-ಈಗರ್ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಮತ್ತೊಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆಃ (ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನ ಮೇಲಿನ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ). ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದು ಮುಂಚಿನ ಚಾಪ-ರಚನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇವೆಲ್ಲವೂ ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟಿವ್ ಮರಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ, ವಾಕ್ಯದಿಂದ ಟೋಕನ್ ಕ್ರಮವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಅಂಚುಗಳು ದಾಟುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಕ್ಷೇಪಕವಲ್ಲದ ಮರಗಳಿಗೆ, 2009 ರಲ್ಲಿ ನಿವ್ರೆಯು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಆರ್ಕ್-ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಶನ್-ಆಧಾರಿತ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿತು (ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನ ಮೇಲಿನ ಎರಡು ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ, ಮುಂದಿನ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಮೊದಲು ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗೆ ಸೇರಿಸುವ ಸೂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ). ಇದು ರನ್ ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಕೆಟ್ಟ-ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಆದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಇನ್ನೂ ಹತ್ತಿರ-ರೇಖೀಯಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಕರಣ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟಿವ್ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ಗೆ ಒಂದು ಚಾರ್ಟ್-ಆಧಾರಿತ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು 1996 ರಲ್ಲಿ ಮೈಕೆಲ್ ಕಾಲಿನ್ಸ್ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಅದೇ ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ಜೇಸನ್ ಐಸ್ನರ್ ಅವರು ಮತ್ತಷ್ಟು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿದರು. ಇದು ಹೆಡ್ಡ್ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳಿಗೆ ಸಿಕೆವೈ (ಈ ಹಿಂದೆ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ) ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ, ಒಂದು ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ನ ಏಕೈಕ ಬದಲಾವಣೆಯೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಘಟಕವು ಅದರ ವಂಶಸ್ಥ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರಿಂದ ನೇತೃತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ವ್ಯಾಕರಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಕ್ಷೇತ್ರದ ನಿಯಮಕ್ಕೆ ಯಾವ ಮಗು ಮುಖ್ಯಸ್ಥನನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಒಂದು ಎನ್. ಪಿ. ಯ ನೇತೃತ್ವವನ್ನು ಅದರ ಮಗು ಎನ್) ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಸಿಕೆವೈ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ನಿಂದ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಸಿಕೆವೈ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್ಸ್ ನ ಮೂಲ ರೂಪಾಂತರವು ರನ್ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು, ಮತ್ತು ಈಸ್ನರ್ ಅವರ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಳು ರನ್ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ರೂ. ಈಸ್ನರ್ ತಮ್ಮ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ ಅವಧಿಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದರು. ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಟ್ರೀಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಅಂಚುಗಳ ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಎಕ್ಷಾಸ್ಟಿವ್ ಸರ್ಚ್, ಅಸಮರ್ಪಕವಾದ ಟ್ರೀ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಕ್ಟ್ರೇಕಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ, ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ಗೆ ಬೇಸ್ಲೈನ್ ರನ್ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ 2001 ರಲ್ಲಿ ಮೈಕೆಲ್ ಎ. ಕೋವಿಂಗ್ಟನ್ ಅವರು ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿದರು, ಆದರೆ ಇದು "1960 ರ ದಶಕದಿಂದ ಕೆಲವು ರೂಪದಲ್ಲಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ನ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಅವಲಂಬನೆಯ ಅಂಚುಗಳ ರೇಖಾಚಿತ್ರದ ಮೇಲೆ ಆರ್ಬೋರೇಸೆನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಗರಿಷ್ಠ-ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಂತೆ ರೂಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ನಾವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಮರದ ಅಂಚುಗಳಿಗೆ ಅವಲಂಬನೆಯ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು, ನಾವು ಚು-ಲಿಯು/ಎಡ್ಮಂಡ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಎಡ್ಜ್ ಸ್ಕೋರರ್ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಸ್ಕೋರರ್ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ 2005 ರಲ್ಲಿ ರಯಾನ್ ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್, ಫರ್ನಾಂಡೊ ಪಿರೇರಾ, ಕಿರಿಲ್ ರಿಬರೋವ್ ಮತ್ತು ಜಾನ್ ಹಾಜಿಕ್ ಅವರು ವಿವರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಆರ್ಕ್-ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಶನ್-ಆಧಾರಿತ ಪಾರ್ಸರ್ ಮತ್ತು ಸಿಕೆವೈಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟಿವ್ ಅಲ್ಲದ ಮರಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು. ಮೊದಲಿನಂತೆಯೇ, ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗಳಿಸುವವರು ನ್ಯೂರಲ್ (ವರ್ಡ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದವರು) ಅಥವಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಆಧಾರಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ಇದು ಟಾರ್ಜನ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ವಿಸ್ತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ಪಾರ್ಸರ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಷೇತ್ರದ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳೆರಡನ್ನೂ ನಿಖರವಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳ ಅನುಪಾತಕ್ಕಾಗಿ (ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲಾದ ವಾಕ್ಯಗಳ ಶೇಕಡಾವಾರು) ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಎಫ್ 1 ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು ಅಥವಾ ಉಲ್ಲೇಖ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಊಹೆಯ ಪಾರ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಆ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪಾರ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಅವಲಂಬನೆ ನಿಯೋಜನೆಗಳು. ಎರಡನೆಯದನ್ನು ಪಾರ್ಸೆವಲ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವಲಂಬನೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಲಗತ್ತು ಸ್ಕೋರ್ ಬಳಸಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಲಗತ್ತು ಸ್ಕೋರ್ (ಯು. ಎ. ಎಸ್.) ಎಂದರೆ ಸರಿಯಾಗಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ತಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಟೋಕನ್ಗಳ ಶೇಕಡಾವಾರು, ಆದರೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಲಗತ್ತು ಸ್ಕೋರ್ (ಎಲ್. ಎ. ಎಸ್.) ಎಂದರೆ ಸರಿಯಾಗಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ತಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆ ಸಂಬಂಧದ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಟೋಕನ್ಗಳ ಶೇಕಡಾವಾರು. ಪಾರ್ಸ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಿವರ್ತನೆ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸವು ಪೆನ್ ಟ್ರೀಬ್ಯಾಂಕ್ನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಔಪಚಾರಿಕತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿತು, ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ನ ಅನೇಕ ಕೃತಿಗಳು ಪೆನ್ ಔಪಚಾರಿಕತೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಅವಲಂಬನೆಯ ವಾಕ್ಯರಚನೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದವು. ಪ್ರಮುಖ ಪರಿವರ್ತನೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ Penn2Malt, ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೇಲಿನ ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮರು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಿತು. ಅವಲಂಬನೆಯ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ವೇಗದ ರನ್ಟೈಮ್ನಿಂದ ಅವಲಂಬನೆಯಿಂದ-ರಚನೆಯ ಪರಿವರ್ತನೆ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಸಿಕೆವೈ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಅವಲಂಬನೆಯ ಪಾರ್ಸ್ನ ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ಸ್ಪ್ಯಾನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೀಗೆ ರನ್ ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು. ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್ನ ಎಲ್ಲಾ ಅವಲಂಬಿತರಿಗೆ ಕ್ರಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರನಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪಾರ್ಸ್ಗೆ ಐಸೊಮಾರ್ಫಿಕ್ ರಚನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವಿಕೆ ಅವಲಂಬನೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ