面向信息处理的词义区分理论与计算模型研究

语义分析涵盖词、短语、小句、句、句群、段落、篇章等不同层次，现有研究受限于词义层且其理论基础极为薄弱。申请人期望在词义区分、词义知识表示与获取（资源建设）、词义消歧的整体方案下有效化解这一难题与困境。.本项目的研究依据"使用即意义"原则和"经验主义"方法，提出新的词义区分理论，将词义区分视为目标词的搭配环境的聚类问题；提出新的"高层概念树+词义多元组"的词义知识表示框架，高层概念树表达粗粒度词义的聚合关系，词义多元组以词义区分为基础、表达任一词义的组合关系；提出新的词义消歧模型，即，与聚合关系相关的段落-篇章层消歧结合与组合关系相关的句子层消歧，增强消歧的理据性和计算性。.上述理论与模型作为原始创新思路，建立在坚实的计算语言学（搭配是最简单、最易抽取的语言成分）、应用数学（聚类方法趋于成熟）基础上，建立同源知识做一体化处理，可行性强，有助于促进词义问题的规范化与标准化。