半个世纪以来，语言学家和计算机科学家们试图通过语义学编程来实现计算机语言与人类语言间的沟通。据印度报业托拉斯(PTI)8月26日报道，有研究人员日前发明了全新的方法，来帮助计算机更好地识别人类语言。

　　美国德州大学奥斯汀分校的语言学教授 Katrin Erk 正在使用超级计算机联合开发有助于计算机学习人类语言的新模式。与传统的硬编码人类逻辑或者破译词典不同的是，Erk采用了全新的方法来帮助计算机识别人类语言：向计算机输入大量反映人类知识的文本，然后通过词汇之间的隐式连接建立起一个映射关系图。

　　该研究在德克萨斯高级计算中心进行。Erk说道：“词汇的不同含义可以转化为空间中的不同点。在这个巨大的万维空间中，每一个点都对应一个词的释义。”然而要创建一个能够精确区别词汇意义的模型需要大量的文本以及在此基础上进行的大量分析。她指出，该研究至少需要1亿字的文本集。

　　利用优化的Hadoop子系统开发分布式程序，扩大了Erk及其同事的研究范围。Hadoop是一个软件构架，适用于各种文本分析，而且可以对非结构化数据进行数据挖掘，从而充分发挥大型计算机簇的优势。(实习编译：霍姝颖 审稿：李娜)