基于潜在语义分析的自动词法学习技术  

Automatic Morphology Learning Method Based on Latent Semantic Analysis

作　　者：程彩虹[1] 王惠临[1] 解国栋[1] 

机构地区：[1]中国科学技术信息研究所,北京100038

出　　处：《情报理论与实践》2008年第5期781-784,共4页Information Studies:Theory & Application

基　　金：中国科学技术信息研究所学科建设基金项目“语言技术与知识技术”(项目编号:2007DP01);国家科技支撑计划课题项目“科技文献信息服务系统关键技术研究及应用示范”子课题“多语言信息服务环境关键技术研究与应用”(项目编号:2006BAH03B02)的研究成果之一

摘　　要：潜在语义索引方法是一种无监督的学习方法,能够自动地从未经加工的文本中学习词法分析处理的数据。通过计算单词之间的语义相关性,提高学习的效果。本文首先对词法分析和词法学习的概念和早期出现过的词法学习的方法进行简单阐述,然后描述了基于这一理论进行词法学习的方法,接着是对这一方法的一些改进和测评,最后是结论和展望。Latent semantic indexing method is an unsupervised learning method used to learn the morphological rules of unprocessed text automatically. By computing the semantic pertinency between words, the effectiveness of learning is increased. This article first of all gives a brief description of the conceptions of morphology analysis and morphology learning as well as the previous technologies used in automatic morphology learning. Then it describes the morphology learning method based on latent semantic analysis. The article improves and evaluates the method. Finally, some conclusions are drawn and its future development is predicted.

关 键 词：自然语言处理 词法学习 潜在语义分析 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]