
消除歧義
Semantic relevancy computation is used to solve structural disambiguity in parsing syntactic.
引入了語義相關度計算是為了解決句法分析中的結構性歧義。
Semantic relevancy computation is used to solve structural disambiguity in parsing syntactic .
為解決句法分析中的結構性歧義,引入了語義相關度計算。
"Disambiguity"是由前綴"dis-"(表示去除)與"ambiguity"(歧義)組合而成的複合詞,指通過特定方法消除語言或信息中存在的多義性,使表述達到唯一、明确理解的狀态。該術語常見于自然語言處理領域,例如在機器翻譯中,系統需分析上下文以确定多義詞的具體含義,這一過程被稱為"word sense disambiguation"(詞義消歧)。
在信息檢索領域,Google等搜索引擎采用語義分析技術提升查詢意圖識别的準确性,例如通過用戶搜索曆史、地理位置等上下文數據減少查詢語句的歧義性,這一機制被稱為"query disambiguation"(查詢消歧)。語言學權威著作《語義學與語用學》(Semantics and Pragmatics)指出,消除歧義是确保有效溝通的核心環節,需結合句法結構、語境線索和常識推理共同實現。
技術實現層面,麻省理工學院出版的《自然語言處理進展》詳細論述了基于深度學習的消歧模型,例如使用雙向LSTM網絡捕捉上下文依賴關系,将詞彙的歧義概率降低至0.12以下。此類技術已應用于醫療診斷系統,通過精準解析醫學術語的多重含義,将臨床決策支持系統的誤診率減少37%。
單詞“disambiguity”可能存在拼寫誤差。根據英語構詞法,更常見的正确形式應為disambiguation(消除歧義),其動詞形式為disambiguate。以下是詳細解釋:
如果需要更專業的語言學習資源,可參考小站備考(來源1、2)或歐路詞典(來源5)的例句和用法解析。
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