摘要：语义词典在语言学和自然语言处理研究中占有相当关键的位置。语义词典的构造，通常有两类做法。一类是基于语言学家的主观判断，另一类则是基于机器的自动聚类。后者是本文所要研究的主题。本文基于大规模的语料库。利用自组织映射神经网络（SOM）对词典进行无监督的自动构造。首先从语料库中抽取待聚类词的上下文窗口中的词，并利用信息增益（Information Gain）对特征词进行选择，然后借鉴信息检索模型中的TFIDF计算特征向量中每一个特征的特征权重。最后将构造好的待聚类词的特征向量作为SOM的输入，经过网络的迭代计算将不同类别的词映射在SOM输出网格的不同结点。

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