Syntactic parsing (computational linguistics)
সিনট্যাক্টিক পার্সিং হল প্রাকৃতিক ভাষার সিনট্যাক্টিক কাঠামোর স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণ, বিশেষ করে সিনট্যাক্টিক সম্পর্ক (নির্ভরতা ব্যাকরণে) এবং উপাদানগুলির লেবেলিং স্প্যান (নির্বাচনী এলাকা ব্যাকরণে)। এটি প্রাকৃতিক ভাষায় কাঠামোগত অস্পষ্টতার সমস্যা দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ঃ একটি বাক্যকে একাধিক ব্যাকরণগত পার্স বরাদ্দ করা যেতে পারে, তাই গণনামূলক ব্যাকরণের নিয়মের বাইরে কিছু ধরনের জ্ঞানকে বলতে হবে যে কোন পার্স উদ্দেশ্য করা হয়েছে। সিনট্যাক্টিক পার্সিং গণনামূলক ভাষাবিজ্ঞান এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ কাজ এবং কম্পিউটারের আবির্ভাবের সাথে 20 শতকের মাঝামাঝি থেকে গবেষণার বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে। ব্যাকরণের বিভিন্ন তত্ত্ব বাক্যের বাক্য গঠন বর্ণনা করার জন্য বিভিন্ন আনুষ্ঠানিকতার প্রস্তাব দেয়। গণনার উদ্দেশ্যে, এই আনুষ্ঠানিকতাগুলি নির্বাচনী এলাকা ব্যাকরণ এবং নির্ভরতা ব্যাকরণের অধীনে গোষ্ঠীভুক্ত করা যেতে পারে। উভয় শ্রেণীর জন্য পার্সার বিভিন্ন ধরনের অ্যালগরিদমের জন্য আহ্বান করে এবং দুটি সমস্যার পন্থা বিভিন্ন রূপ নিয়েছে। বিভিন্ন আনুষ্ঠানিকতা ব্যবহার করে মানব-অঙ্কিত গাছের তীর তৈরি করা (যেমন। ইউনিভার্সাল ডিপেন্ডেন্সি) নতুন অ্যালগরিদম এবং পার্সিংয়ের পদ্ধতির বিকাশের পাশাপাশি এগিয়ে গেছে। পার্ট-অফ-স্পিচ ট্যাগিং (যা কিছু শব্দার্থগত অস্পষ্টতার সমাধান করে) একটি সম্পর্কিত সমস্যা, এবং প্রায়শই বাক্যবিন্যাসের জন্য একটি পূর্বশর্ত বা একটি উপ-সমস্যা। সিনট্যাক্টিক পার্সগুলি তথ্য উত্তোলনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন। ইভেন্ট পার্সিং, শব্দার্থিক ভূমিকা লেবেলিং, সত্তা লেবেলিং) এবং আনুষ্ঠানিক শব্দার্থিক উপস্থাপনা বের করতে আরও ব্যবহার করা যেতে পারে। নির্বাচনী এলাকার পার্সিং-এ নির্বাচনী এলাকার ব্যাকরণের আনুষ্ঠানিকতা, যেমন মিনিমালিজম বা পেন ট্রীব্যাঙ্কের আনুষ্ঠানিকতা অনুসারে পার্সিং জড়িত। এর অর্থ, অন্ততপক্ষে, কোন স্প্যানগুলি উপাদান (যেমন। [লোকটি] এখানে।) এবং এটি কী ধরনের উপাদান (যেমন। [মানুষ] একটি বিশেষ্য বাক্যাংশ) একটি প্রসঙ্গ-মুক্ত ব্যাকরণের (সি. এফ. জি) ভিত্তিতে যা উপাদান গঠন এবং একত্রীকরণের নিয়মগুলিকে এনকোড করে। অ্যালগরিদমগুলির জন্য সাধারণত সি. এফ. জি-কে চমস্কি নর্মাল ফর্মে রূপান্তরিত করা প্রয়োজন (প্রতি অংশে দুটি শিশু সহ), যা 1979 সালে হপক্রফ্ট এবং উলম্যান দ্বারা প্রথম বর্ণিত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে গাছ সম্পর্কে কোনও তথ্য না হারিয়ে বা অভিব্যক্তি হ্রাস না করে করা যেতে পারে। নির্বাচনী এলাকা পার্সিংয়ের জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় অ্যালগরিদম হল ককে-কাসামি-ইয়ংগার অ্যালগরিদম (সিকেওয়াই), যা একটি গতিশীল প্রোগ্রামিং অ্যালগরিদম যা শব্দের একটি বাক্যে সবচেয়ে খারাপ সময়ে একটি পার্স তৈরি করে এবং এটি চমস্কি নরমাল ফর্মে দেওয়া একটি সিএফজির আকার। অস্পষ্টতার বিষয়টি বিবেচনা করে (যেমন। ইংরেজিতে উপসর্গ-সংযুক্তি অস্পষ্টতা) একাধিক গ্রহণযোগ্য পার্সের দিকে পরিচালিত করে, সবচেয়ে সম্ভাব্যটি বেছে নেওয়ার জন্য পার্সের সম্ভাবনা স্কোর করতে সক্ষম হওয়া প্রয়োজন। এটি করার একটি উপায় হল সম্ভাব্য প্রসঙ্গ-মুক্ত ব্যাকরণ (পি. সি. এফ. জি) ব্যবহার করা যার প্রতিটি নির্বাচনী এলাকার নিয়মের সম্ভাবনা রয়েছে এবং বটম-আপ বিশ্লেষণ করার সময় সিকেওয়াই-কে পরিবর্তন করে সম্ভাব্যতা সর্বাধিক করা। আরও একটি পরিবর্তন হল লেক্সিকালাইজড পিসিএফজি, যা প্রতিটি উপাদানকে একটি হেড বরাদ্দ করে এবং সেই হেড স্লটে প্রতিটি লেক্সিমের জন্য নিয়মকে এনকোড করে। সুতরাং, যেখানে একটি পি. সি. এফ. জি-র একটি নিয়ম থাকতে পারে "এন. পি. → ডি. টি. এন. এন" (একটি বিশেষ্য বাক্যাংশ একটি নির্ধারক এবং একটি বিশেষ্য) যেখানে একটি আভিধানিক পি. সি. এফ. জি-র বিশেষভাবে "এন. পি. (কুকুর) → ডি. টি. এন. এন (কুকুর)" বা "এন. পি. (ব্যক্তি)" ইত্যাদির মতো নিয়ম থাকবে। বাস্তবে এটি কর্মক্ষমতার কিছু উন্নতির দিকে পরিচালিত করে। আরও সাম্প্রতিক কাজটি সিকেওয়াই-কে ফিড করার জন্য স্প্যান সম্ভাবনার নিউরাল স্কোরিং (যা (পি) সিএফজি-র বিপরীতে প্রসঙ্গ বিবেচনা করতে পারে) করে, যেমন শব্দ এম্বেডিংয়ের উপরে একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক বা ট্রান্সফরমার ব্যবহার করে। 2022 সালে, নিকিতা কিটায়েভ এবং অন্যান্যরা। একটি ইনক্রিমেন্টাল পার্সার চালু করা হয় যা প্রথমে প্রতিটি ইনপুট টোকেনের জন্য পৃথক লেবেল (একটি নির্দিষ্ট শব্দভাণ্ডার থেকে) শেখে যা শুধুমাত্র বাম হাতের প্রসঙ্গ দেওয়া হয়, যা তখন একটি সিকেওয়াই চার্ট পার্সারের একমাত্র ইনপুট যা একটি শেখা নিউরাল স্প্যান স্কোরার ব্যবহার করে গণনা করা সম্ভাব্যতা সহ। এই পদ্ধতিটি কেবল ভাষাগতভাবে অনুপ্রাণিত নয়, নির্বাচনী এলাকার বিশ্লেষণের পূর্ববর্তী পদ্ধতির সঙ্গেও প্রতিযোগিতামূলক। তাদের কাজ এসিএল 2022-এ সেরা কাগজের পুরস্কার জিতেছে। ট্রানজিশন-ভিত্তিক নির্ভরতা ব্যাকরণের জন্য ট্রানজিশন-ভিত্তিক পার্সিংয়ের সাফল্যের পরে, নির্বাচনী এলাকার পার্সিংয়ের পদ্ধতির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার কাজ শুরু হয়। এই ধরনের প্রথম কাজটি 2005 সালে কেনজি সাগাই এবং অ্যালন লাভির দ্বারা করা হয়েছিল, যা লোভের সাথে পরিবর্তনের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক শ্রেণিবিন্যাসের উপর নির্ভর করেছিল। এর পরে 2009 সালে ইউ ঝাং এবং স্টিফেন ক্লার্কের কাজ, যা আরও বিশ্বব্যাপী-সর্বোত্তম পার্স তৈরি করতে ডিকোডারে মরীচি অনুসন্ধান যোগ করে। এই পরিবারের প্রথম পার্সার যিনি একটি চার্ট-ভিত্তিক পার্সারকে ছাড়িয়ে গিয়েছিলেন তিনি ছিলেন মুহুয়া ঝু এট আল। 2013 সালে, যা একটি প্যাডিং অপারেশন যোগ করে ইউনারি নির্বাচনী এলাকার নিয়মের (নির্ভরতা বিশ্লেষণের জন্য একটি অস্তিত্বহীন সমস্যা) কারণে বিভিন্ন রূপান্তর ক্রমের দৈর্ঘ্যের পার্থক্যের সমস্যাটি গ্রহণ করেছিল। লক্ষ্য করুন যে ট্রানজিশন-ভিত্তিক পার্সিং সম্পূর্ণরূপে লোভী হতে পারে (অর্থাৎ। গাছ নির্মাণের প্রতিটি সময়-ধাপে সেরা বিকল্পটি বেছে নেওয়া, যা সম্ভাব্য অ-সর্বোত্তম বা অ-গঠিত গাছের দিকে পরিচালিত করে) অথবা দক্ষতা ত্যাগ না করে কর্মক্ষমতা বাড়ানোর জন্য মরীচি অনুসন্ধান ব্যবহার করুন। সিকোয়েন্স-টু-সিকোয়েন্স নিউরাল সিকোয়েন্স মডেলগুলি ব্যবহার করে নির্বাচনী এলাকা পার্সিংয়ের একটি ভিন্ন পদ্ধতি ওরিওল ভিনিয়ালস এট আল দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল। 2015 সালে। এই পদ্ধতিতে, উপাদান পার্সিং মেশিন অনুবাদের মতো মডেল করা হয়ঃ কাজটি হল একটি মনোযোগ প্রক্রিয়া সহ একটি গভীর এল. এস. টি. এম ব্যবহার করে মূল কাগজে বাক্য থেকে একটি নির্বাচনী অঞ্চল পার্সে ক্রম-থেকে-ক্রম রূপান্তর। এই ধরনের মডেলের জন্য স্বর্ণ প্রশিক্ষণ গাছগুলিকে রৈখিক করতে হবে, তবে রূপান্তরটি কোনও তথ্য হারায় না। এটি 10 প্রস্থের একটি বিম সার্চ ডিকোডারের সাথে চলে (তবে তারা বৃহত্তর বিমের আকার থেকে সামান্য সুবিধা পেয়েছে এবং এমনকি এটিকে লোভী ডিকোডিংয়ের মধ্যে সীমাবদ্ধ করে ভাল কাজ করে), এবং সিকেওয়াই-এর মতো প্রসঙ্গ-মুক্ত পার্সিংয়ের জন্য ঐতিহ্যবাহী অ্যালগরিদমগুলির সাথে প্রতিযোগিতামূলক কর্মক্ষমতা অর্জন করে। নির্ভরতা বিশ্লেষণ নির্ভরতা ব্যাকরণের আনুষ্ঠানিকতা অনুসারে বিশ্লেষণ করা হয়, যেমন সর্বজনীন নির্ভরতা (যা এমন একটি প্রকল্প যা বহুভাষিক নির্ভরতা ট্রিব্যাঙ্ক তৈরি করে)। এর অর্থ হল বর্ধিত নির্ভরতার মতো কিছু আনুষ্ঠানিকতায় একটি প্রধান (বা একাধিক প্রধান) বরাদ্দ করা, যেমন। সমন্বয়ের ক্ষেত্রে) প্রতিটি টোকেনের সাথে এবং প্রতিটি প্রান্তের জন্য একটি সংশ্লিষ্ট নির্ভরতা সম্পর্ক, অবশেষে পুরো বাক্যের উপর একটি গাছ বা গ্রাফ তৈরি করে। নির্ভরশীলতা বিশ্লেষণের মডেলিংয়ের জন্য বিস্তৃতভাবে তিনটি আধুনিক দৃষ্টান্ত রয়েছেঃ ট্রানজিশন-ভিত্তিক, ব্যাকরণ-ভিত্তিক এবং গ্রাফ-ভিত্তিক। ট্রানজিশন-ভিত্তিক ডিপেন্ডেন্সি ট্রি পার্সিংয়ের অনেক আধুনিক পদ্ধতি ট্রানজিশন-ভিত্তিক পার্সিং ব্যবহার করে (এর মূল রূপকে কখনও কখনও আর্ক-স্ট্যান্ডার্ড বলা হয়) যা 2003 সালে জোয়াকিম নিভরে তৈরি করেছিলেন, যা টোকেনের একটি চলমান স্ট্যাক রেখে এবং পরবর্তী টোকেনের জন্য তিনটি ক্রিয়াকলাপ থেকে সিদ্ধান্ত নিয়ে শিফট-হ্রাস পার্সিংয়ে প্রসারিত হয়ঃ (বর্তমান টোকেন স্ট্যাকের উপরের একটি শিশু, স্ট্যাকের সাথে যুক্ত করা হয় না) (বর্তমান টোকেন স্ট্যাকের শীর্ষের প্যারেন্ট, শীর্ষে প্রতিস্থাপন করে) (স্ট্যাকের বর্তমান টোকেন যোগ করুন) অ্যালগরিদমটি স্ট্যাকের শীর্ষ দুটি টোকেনের তুলনা হিসাবে তৈরি করা যেতে পারে (স্ট্যাকের পরবর্তী টোকেন যোগ করার পরে) বা এই ধরনের অ্যালগরিদমের জন্য প্রশিক্ষণ তথ্য একটি ওরাকল ব্যবহার করে তৈরি করা হয়, যা সোনার গাছ থেকে রূপান্তরগুলির একটি ক্রম তৈরি করে যা পরে একটি শ্রেণিবিন্যাসে খাওয়ানো হয়। শ্রেণীবিভাগকারী জানতে পারে যে স্ট্যাক, বাফার এবং বর্তমান টোকেনের বর্তমান অবস্থার পরিপ্রেক্ষিতে তিনটি ক্রিয়াকলাপের মধ্যে কোনটি সর্বোত্তম। আধুনিক পদ্ধতিগুলি একটি নিউরাল ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করে যা 2014 সালে ড্যানকি চেন এবং ক্রিস্টোফার ম্যানিংয়ের কাজ থেকে শুরু করে শব্দ এম্বেডিংয়ের উপর প্রশিক্ষিত। অতীতে, পার্ট-অফ-স্পিচ ট্যাগ, বাক্যের অবস্থান, রূপতাত্ত্বিক তথ্য ইত্যাদি থেকে নির্বাচিত বৈশিষ্ট্য সহ বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক শ্রেণীবিভাগগুলিও প্রচলিত ছিল। এটি একটি লোভী অ্যালগরিদম, তাই এটি সর্বোত্তম সম্ভাব্য বিশ্লেষণ বা এমনকি একটি প্রয়োজনীয় বৈধ বিশ্লেষণের নিশ্চয়তা দেয় না, তবে এটি কার্যকর। এটিও অগত্যা এমন নয় যে একটি নির্দিষ্ট গাছের বৈধ রূপান্তরগুলির কেবল একটি ক্রম থাকবে যা এটিতে পৌঁছতে পারে, তাই একটি গতিশীল ওরাকল (যা ক্রিয়াকলাপের একাধিক পছন্দের অনুমতি দিতে পারে) কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করবে। এর একটি পরিবর্তন হল আর্ক-ইজার পার্সিং, যা আরেকটি অপারেশন যোগ করেঃ (স্ট্যাকের উপরের টোকেনটি সরিয়ে ফেলুন)। কার্যত, এর ফলে পূর্ববর্তী চাপ-গঠন ঘটে। এগুলি এখন পর্যন্ত শুধুমাত্র প্রজেক্টিভ গাছগুলিকে সমর্থন করে, যেখানে বাক্য থেকে টোকেন ক্রম দেওয়া প্রান্তগুলি অতিক্রম করে না। অ-প্রজেক্টিভ গাছের জন্য, 2009 সালে নিভ্রে অপারেশন যোগ করার জন্য আর্ক-স্ট্যান্ডার্ড ট্রানজিশন-ভিত্তিক পার্সিং পরিবর্তন করে (স্ট্যাকের উপরের দুটি টোকেন অদলবদল করুন, সূত্রটি ধরে নিয়ে যেখানে পরবর্তী টোকেনটি সর্বদা প্রথমে স্ট্যাকের সাথে যুক্ত করা হয়)। এটি রানটাইমকে সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে কিন্তু কার্যত এখনও প্রায়-রৈখিক করে তোলে। ব্যাকরণ-ভিত্তিক প্রজেক্টিভ নির্ভরতা বিশ্লেষণের জন্য একটি চার্ট-ভিত্তিক গতিশীল প্রোগ্রামিং পদ্ধতি 1996 সালে মাইকেল কলিন্স দ্বারা প্রস্তাবিত হয়েছিল এবং একই বছরে জেসন আইজনার দ্বারা আরও অনুকূলিত হয়েছিল। এটি সি. কে. ওয়াই-এর (পূর্বে নির্বাচনী এলাকা বিশ্লেষণের জন্য উল্লিখিত) প্রধান নির্ভরশীলতার একটি অভিযোজন, একটি সুবিধা হল যে নির্বাচনী এলাকা বিশ্লেষণ থেকে একমাত্র পরিবর্তন হল যে প্রতিটি উপাদান তার বংশধর নোডের একটি দ্বারা পরিচালিত হয়। সুতরাং, ব্যাকরণে প্রতিটি নির্বাচনী এলাকার নিয়মের জন্য কোন শিশু প্রধান প্রদান করে তা সহজভাবে নির্দিষ্ট করা যেতে পারে (যেমন। নির্বাচনী এলাকা সিকেওয়াই পার্সিং থেকে নির্ভরতা সিকেওয়াই পার্সিংয়ে যাওয়ার জন্য একটি এনপি তার শিশু এন দ্বারা পরিচালিত হয়। ম্যাকডোনাল্ডের মূল অভিযোজনের একটি রানটাইম ছিল, এবং আইজনারের গতিশীল প্রোগ্রামিং অপ্টিমাইজেশানগুলি রানটাইমকে হ্রাস করে। আইজনার তাঁর গবেষণাপত্রে স্প্যান সম্ভাব্যতা গণনার জন্য তিনটি ভিন্ন স্কোরিং পদ্ধতির পরামর্শ দিয়েছিলেন। গ্রাফ-ভিত্তিক নির্ভরতা গাছের সম্ভাব্য প্রান্তগুলির সম্পূর্ণ অনুসন্ধান, একটি অ-গঠিত গাছ তৈরি হওয়ার ক্ষেত্রে ব্যাকট্র্যাকিং সহ, গ্রাফ-ভিত্তিক নির্ভরতা বিশ্লেষণের জন্য বেসলাইন রানটাইম দেয়। এই পদ্ধতিটি প্রথম আনুষ্ঠানিকভাবে 2001 সালে মাইকেল এ. কভিংটন দ্বারা বর্ণনা করা হয়েছিল, তবে তিনি দাবি করেছিলেন যে এটি "একটি অ্যালগরিদম যা 1960-এর দশক থেকে কোনও না কোনও রূপে পরিচিত"। পার্সিং-এর সমস্যাটিকে সমস্ত সম্ভাব্য নির্ভরতা প্রান্তের গ্রাফের উপর একটি সর্বাধিক-সম্ভাব্যতা বিস্তৃত আর্বোরেসেন্স খুঁজে বের করা এবং তারপরে আমরা যে গাছটি খুঁজে পাই তার প্রান্তগুলির জন্য নির্ভরতা লেবেলগুলি বাছাই করা হিসাবে মডেল করা যেতে পারে। এই পরিপ্রেক্ষিতে, আমরা চু-লিউ/এডমন্ডস অ্যালগরিদমের একটি এক্সটেনশন ব্যবহার করতে পারি একটি এজ স্কোরার এবং একটি লেবেল স্কোরারের সাথে। এই অ্যালগরিদমটি প্রথম 2005 সালে রায়ান ম্যাকডোনাল্ড, ফার্নান্দো পেরেরা, কিরিল রিবারোভ এবং জ্যান হাজিচ দ্বারা বর্ণনা করা হয়েছিল। এটি আর্ক-স্ট্যান্ডার্ড ট্রানজিশন-ভিত্তিক পার্সার এবং সিকেওয়াই-এর বিপরীতে অ-প্রজেক্টিভ গাছগুলি পরিচালনা করতে পারে। আগের মতোই, স্কোরাররা স্নায়বিক (শব্দ এম্বেডিংয়ের উপর প্রশিক্ষিত) বা বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক হতে পারে। এটি টারজানের অ্যালগরিদমের সম্প্রসারণের সাথে চলে। মূল্যায়ন স্ট্যান্ডার্ড মূল্যায়ন মেট্রিক্স ব্যবহার করে সিনট্যাক্টিক পার্সারের কার্যকারিতা পরিমাপ করা হয়। নির্বাচনী এলাকা এবং নির্ভরতা বিশ্লেষণ পদ্ধতি উভয়ই সঠিক মিলগুলির অনুপাতের জন্য মূল্যায়ন করা যেতে পারে (নিখুঁতভাবে বিশ্লেষণ করা বাক্যগুলির শতাংশ), এবং নির্ভুলতা, স্মরণ এবং এফ 1-স্কোর সঠিক নির্বাচনী এলাকা বা রেফারেন্স এবং/অথবা হাইপোথিসিস পার্সে সেই সংখ্যার সাথে সম্পর্কিত পার্সে নির্ভরতা অ্যাসাইনমেন্টের উপর ভিত্তি করে গণনা করা যেতে পারে। পরেরটি পার্সেভাল মেট্রিক্স নামেও পরিচিত। নির্ভরশীলতা বিশ্লেষণও সংযুক্তি স্কোর ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা যেতে পারে। লেবেলবিহীন সংযুক্তি স্কোর (ইউ. এ. এস) হল সঠিকভাবে নির্ধারিত হেড সহ টোকেনের শতাংশ, যেখানে লেবেলযুক্ত সংযুক্তি স্কোর (এল. এ. এস) হল সঠিকভাবে নির্ধারিত হেড এবং নির্ভরতা সম্পর্ক লেবেল সহ টোকেনের শতাংশ। পার্সগুলির মধ্যে রূপান্তর প্রদত্ত যে ইংরেজি বাক্যবিন্যাসমূলক পার্সিংয়ের উপর অনেক কাজ পেন ট্রিব্যাঙ্কের উপর নির্ভরশীল ছিল, যা একটি নির্বাচনী ক্ষেত্রের আনুষ্ঠানিকতা ব্যবহার করেছিল, নির্ভরতা পার্সিংয়ের উপর অনেক কাজ পেন আনুষ্ঠানিকতাকে একটি নির্ভরতা বাক্যবিন্যাসে নির্ধারণমূলকভাবে রূপান্তরিত করার উপায়গুলি তৈরি করেছিল, যাতে এটি প্রশিক্ষণের তথ্য হিসাবে ব্যবহার করা যায়। প্রধান রূপান্তর অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে একটি ছিল Penn2Malt, যা সমস্যার উপর পূর্ববর্তী কাজকে পুনরায় প্রয়োগ করেছিল। নির্ভরতা-থেকে-গঠন রূপান্তরের দিকে কাজ করা নির্ভরতা পার্সিং অ্যালগরিদমের দ্রুত রানটাইম থেকে উপকৃত হয়। একটি পদ্ধতি হল সীমাবদ্ধ সিকেওয়াই পার্সিং ব্যবহার করা, স্প্যানগুলিকে উপেক্ষা করা যা স্পষ্টতই নির্ভরতা পার্সের কাঠামো লঙ্ঘন করে এবং এইভাবে রানটাইমকে হ্রাস করে। আরেকটি পদ্ধতি হল প্রতিটি টোকেনের সমস্ত নির্ভরশীলদের জন্য একটি ক্রম খুঁজে বের করার জন্য একটি শ্রেণিবদ্ধকারীকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, যার ফলে নির্বাচনী এলাকার পার্সে একটি কাঠামো সমরূপ হয়। রেফারেন্স আরও পড়া নির্ভরতা বিশ্লেষণ প্রাকৃতিক ভাষা বিশ্লেষণ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ