基于分布格模型的英语词类习得研究

本文采用新型的词类学习模型—分布格学习模型,考察分布特征对词类习得的影响。分布格是以词的分布特征相似性为基础的一种分析模型。本文选取英语儿童语料库Brent中100个高频词和500个高频语境作为学习对象,通过该模型计算100个高频词的分布特征相似性并进行分类,生成一系列词类。研究发现,分布格学习模型可以准确地生成名词、动词、形容词、代词、副词等一系列常见的词类,总体准确率为90%,其中动词的准确率高达94%,进一步验证分布特征在词类形成中发挥着重要作用。