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该反应的催化剂多为Co、Rh、Ir的配合物，其种类随氢甲酰化反应的进展而发生了很大变化，主要是从最初的四羰基氢钴–经叔膦（如三丁基膦）改性的钴催化剂–铑催化剂（如HRh(CO)(PPh3)3）.BASF 使用Co, SHELL使用Co/PR3, UCC使用Rh/PR3, RCH–RP使用Rh/TPPTS. 催化剂Rh相对于Co更好，因为其更高的选择性，以及更好的活性在低压下。目前研究中的多相催化剂。

以四羰基氢钴（HCo(CO)4）为例，反应的催化机理为：

18价电子的四羰基氢钴发生配体交换，生成与烯烃络合的中间体。与钴相连的氢对烯烃发生迁移插入反应，生成烃基羰基钴，然后再与一个CO络合，烃基发生迁移插入，生成活性的酰基羰基钴中间体。它与氢发生氧化插入，生成金属氢配合物，而后发生还原消除反应，生成一分子醛和16价电子的三羰基钴中间体，完成一个循环。

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潜在语义分析（Latent Semantic Analysis），是语义学的一个新的分支。传统的语义学通常研究字、词的含义以及词与词之间的关系，如同义，近义，反义等等。潜在语义分析探讨的是隐藏在字词背后的某种关系，这种关系不是以词典上的定义为基础，而是以字词的使用环境作为最基本的参考。这种思想来自于心理语言学家。他们认为，世界上数以百计的语言都应该有一种共同的简单的机制，使得任何人只要是在某种特定的语言环境下长大都能掌握那种语言。在这种思想的指导下，人们找到了一种简单的数学模型，这种模型的输入是由任何一种语言书写的文献构成的文库，输出是该语言的字、词的一种数学表达（向量）。字、词之间的关系乃至任何文章片断之间的含义的比较就由这种向量之间的运算产生。

潜在语义学的观念也被应用在资讯检索上，所以有时潜在语义学也被称为隐含语义索引（Latent Semantic Indexing，LSI）。

隐含语义索引是一种以向量空间模型为基底的资讯检索技术，常以字词－文件矩阵表示字词与文件之间的关联；而其多以行代表字词〈term〉，列代表文件〈document〉。

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