多义词消歧方法主要有三种：第一，基于规则方式来进行词义消歧，使用该方法

Es gibt drei Hauptmethoden zum Disambiguieren polysemischer Wörter: Erstens zum Disambiguieren von Wörtern basierend auf Regeln. Um diese Methode zu verwenden, ist ein Korpus erforderlich, der vollständig, konsistent und an offene Felder anpassbar ist. Diese Methode weist viele Engpässe auf. Zweitens werden auf der Grundlage statistischer Disambiguierungsmethoden statistische Methoden verwendet, um automatisch die für die Disambiguierung im Trainingskorpus erforderlichen Sprachkenntnisse zu erhalten. Entsprechend den Unterschieden in den Trainingsdaten werden sie in überwachtes maschinelles Lernen, unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen und halbüberwachtes Lernen unterteilt Es gibt drei Methoden des maschinellen Lernens: Die unbeaufsichtigte Disambiguierungsmethode besteht darin, einen Clustering-Algorithmus zu verwenden, um ähnliche semantische Umgebungen oder Beispielbeispiele zu clustern. Die typischste ist der Lesk-Algorithmus. Die überwachte Disambiguierungsmethode besteht darin, den markierten Korpus zum Extrahieren zu verwenden Die semantischen Beziehungen, die sich auf Mehrdeutigkeitswörter beziehen, werden als Merkmale für die Disambiguierung verwendet. Diese Methode hat gute Disambiguierungsergebnisse, aber die Schwierigkeit besteht darin, dass eine große Anzahl von manuell markierten Korpora erforderlich ist, die halbüberwachte Kombination der Vorteile von überwachten und unbeaufsichtigten Methoden Die Disambiguierungsmethode besteht darin, einen Disambiguierungsklassifikator zu erstellen, der auf einer kleinen Menge markierter Trainingskorpusse in Kombination mit unbeschrifteten Korpusressourcen basiert, und drittens auf einer wissensbasierten Disambiguierungsmethode, die die semantische Bedeutung verschiedener Begriffe im Wörterbuch und in der Sprachumgebung berechnet Koexistenzrate: Wählen Sie die Klassifizierung mit der höchsten Koexistenzrate als semantische Bedeutung der mehrdeutigen Wörter in der aktuellen semantischen Umgebung aus Aufgrund der relativ engen Abdeckung des vorhandenen Wörterbuchs kann es jedoch nicht erweitert werden, und daher ist der Prozess allmählich kalt.

Es gibt drei Hauptmethoden der Mehrdeutigkeit: Erstens, der regelbasierte Ansatz für die Mehrdeutigkeit von Wörtern, die Verwendung dieser Methode erfordert eine vollständige, konsistente und Anpassung an das offene Feld des Korpus, die Methode hat viele Engpässe. Zweitens, basierend auf statistischen Disaggregationsmethode, mit statistischen Methoden, um automatisch Linguistik-Kenntnisse zu erhalten, die erforderlich sind, um in Trainingssprachen zu derepresent, entsprechend den Unterschieden in der Ausbildung Datenauswahl ist in drei Methoden der überwachten maschinellen Lernen, unbeaufsichtigte maschinelle Lernen und semi-supervised machine learning, unbeaufsichtigte Deambiguation Methode ist die Verwendung von Clustering-Algorithmen, um cluster ähnliche semantische Umgebungssilben oder Beispielbeispiele, die typischste ist der Lesk-Algorithmus; Extrahieren semantischer Beziehungen im Zusammenhang mit mehrdeutigen Wörtern als Merkmale, die Diese Methode hat eine bessere Disambiguationswirkung, aber die Schwierigkeit liegt in der Notwendigkeit einer großen Anzahl von manuell gekennzeichneten korporatisierten korporatisierten korporatisierten Materialien, kombiniert mit den Vorteilen der beiden Methoden der Überwachung und Nichtüberwachung, die halbüberwachte Disambiguation-Methode basiert auf einer kleinen Anzahl von gekennzeichneten körperkorporierten körperkorporierten Materialien, kombiniert mit den Vorteilen der beiden Methoden der Überwachung und Nichtüberwachung, die halbüberwachte Disambiguation-Methode basiert auf einer kleinen Anzahl von gekennzeichneten trainingsmaterialien, kombiniert mit unbeschrifteten Korporatisierten Ressourcen, um einen Disassoziationsklass zu bilden; Wählen Sie die Klassifizierung mit der höchsten Co-Present-Rate als Semantik von mehrdeutigen Wörtern in der aktuellen semantischen Umgebung aus, aber da die Abdeckung des vorhandenen Wörterbuchs relativ eng ist und nicht erweitert werden kann, wird die Methode schrittweise brüskiert.

Es gibt drei hauptsächliche Methoden der polysomen Wortdisambiguation: Erstens, die Regel-basierte Methode für Wortdisambiguation benötigt einen Korpus mit Vollständigkeit, Konsistenz und Anpassungsfähigkeit an das offene Feld. Es gibt viele Engpässe in dieser Methode.Zweitens, basierend auf der statistischen Disambiguation-Methode, wird das für die Disambiguation erforderliche sprachliche Wissen automatisch im Trainingskorpus mit Hilfe der statistischen Methode erworben. Nach dem Unterschied der Trainingsdaten kann es in drei Methoden unterteilt werden: überwachtes Maschinenlernen, unbeaufsichtigtes Maschinenlernen und halbüberwachtes Maschinenlernen. Unsuperviertes Disambiguationsverfahren ist es, ähnliche semantische Umgebung oder Beispielbeispiele durch Verwendung von Clusteralgorithmus zu bündeln.Die typische ist leskAlgorithmus: überwachte Disambiguation-Methode ist die Verwendung eines markierten Korpus, um eine semantische Beziehung zu mehrdeutigen Wörtern als Merkmal für die Disambiguation zu extrahieren. Diese Methode hat eine gute Disambiguation-Wirkung, aber die Schwierigkeit liegt in der Notwendigkeit einer großen Anzahl von manuell markiertem Korpus. Kombiniert mit den Vorteilen überwachter und unbeaufsichtigter Methoden, basiert die semi überwachte Disambiguation-Methode auf einer kleinen Anzahl beschrifteter Trainings.Drittens, basierend auf der Wissensbasis, berechnet diese Methode die Koexistenz verschiedener Bedeutungen im Wörterbuch und der Semantik in der Sprachumgebung und wählt die Klassifikation mit der höchsten Koexistenz-Rate als Semantik der mehrdeutigen Wörter in der aktuellen semantischen Umgebung aus, aber da die Abdeckung des vorhandenen Wörterbuchs relativ eng ist, hat sie nicht die Fähigkeit, zu erweiternDadurch wird die Methode allmählich ignoriert.<br>