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基于句法树的中文词义消歧方法研究的中期报告
一、研究背景
中文词义消歧在信息处理和自然语言处理中具有重要意义，对于机器翻译、信息检索、智能问答等应用有着重要的作用。目前，中文词义消歧的研究已经有了一些成果，但是在复杂语境和歧义较多的情况下仍然存在许多困难。基于句法树的中文词义消歧方法可以结合语法信息，对于上下文环境的理解有着积极的影响。
二、研究目的
本研究的目的是探索基于句法树的中文词义消歧方法，结合语法信息提高中文词义消歧的准确性和可靠性。
三、研究方法
1.语料库的构建
从中文维基百科中选取具有歧义的词汇作为待消歧词，收集相关上下文语料，构建相应的语料库。
2.句法分析
对于上下文语料进行句法分析，构建句法树。考虑到中文的复杂性和歧义性，采用了依存句法分析方法。
3.特征提取
在句法树上提取语法特征和文本特征，作为消歧模型的输入。语法特征包括句法路径、依存关系等等；文本特征包括词性、词义类别、词义相似性等等。
4.模型训练
采用分类器对特征进行训练，对于每一个待消歧的词汇，根据其上下文信息和特征进行分类，最终确定该词汇的正确词义。
四、预期结果
通过基于句法树的中文词义消歧方法，预计能够在复杂语境和歧义较多的情况下提高词义消歧的准确性和可靠性。本研究将提供一种新的方法，为中文词义消歧的研究和应用提供重要的参考。