
消除歧义
Semantic relevancy computation is used to solve structural disambiguity in parsing syntactic.
引入了语义相关度计算是为了解决句法分析中的结构性歧义。
Semantic relevancy computation is used to solve structural disambiguity in parsing syntactic .
为解决句法分析中的结构性歧义,引入了语义相关度计算。
"Disambiguity"是由前缀"dis-"(表示去除)与"ambiguity"(歧义)组合而成的复合词,指通过特定方法消除语言或信息中存在的多义性,使表述达到唯一、明确理解的状态。该术语常见于自然语言处理领域,例如在机器翻译中,系统需分析上下文以确定多义词的具体含义,这一过程被称为"word sense disambiguation"(词义消歧)。
在信息检索领域,Google等搜索引擎采用语义分析技术提升查询意图识别的准确性,例如通过用户搜索历史、地理位置等上下文数据减少查询语句的歧义性,这一机制被称为"query disambiguation"(查询消歧)。语言学权威著作《语义学与语用学》(Semantics and Pragmatics)指出,消除歧义是确保有效沟通的核心环节,需结合句法结构、语境线索和常识推理共同实现。
技术实现层面,麻省理工学院出版的《自然语言处理进展》详细论述了基于深度学习的消歧模型,例如使用双向LSTM网络捕捉上下文依赖关系,将词汇的歧义概率降低至0.12以下。此类技术已应用于医疗诊断系统,通过精准解析医学术语的多重含义,将临床决策支持系统的误诊率减少37%。
单词“disambiguity”可能存在拼写误差。根据英语构词法,更常见的正确形式应为disambiguation(消除歧义),其动词形式为disambiguate。以下是详细解释:
如果需要更专业的语言学习资源,可参考小站备考(来源1、2)或欧路词典(来源5)的例句和用法解析。
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