При решении многих задач, относящихся к машинной обработке тек- стовых данных на естественном языке, требуется точная и подробная ин- формации о структуре предложений. Необходимость в такой информации возникает при создании систем машинного перевода, интеллектуального (семантического) информационного поиска, извлечения фактических дан- ных и мнений, автоматической рубрикации и реферирования текстов — систем, так или иначе связанных с автоматическим пониманием тек-стов (АПТ/NLU). Часто в них используются методы, основанные на пра- вилах (rule-basedmethods) — математические формализации языковой грамматики и семантики. Вместе с тем, статистические методы (statisticalmethods), включая методы машинного обучения (machine learning), также могут основываться на синтаксической разметке текстовых коллекций.
