词义消歧是自然然语言处理中的一个难点和热点问题。
但今天PubMed或GoogleScholar尽管作为最受欢迎的两个文献资料检索库却都没有使用消歧系统。
无论如何，为了让这种义务的消歧系统运作，科学家们需要一个动力。
要获取一个使用这种类型的消除歧义技术的简单搜索引擎示例，请参见DAMSEL（参见参考资料获取链接）。
词义消歧是自然语言处理中的难题之一。
所谓的“消歧运算法则”能在文献资料中试图去找出哪些文章属于同一个作者。
相反，这些短信被证明是最适合对财经新闻集思广益的一种方式。
先界定了作为计算机自动词义消歧对象的多义词的范围；
测试评价标准分别采用了词性标注准确率和兼类词排歧准确率。
词义消歧对自然语言处理领域许多问题的研究具有重要的理论和实践价值。
词层确词引擎产生用于经由所述键区的用户触发而输入的各个词序列的文本选项的列表。
本文论述了一种基于实例的汉语句法结构分析的消歧方法。
短语层确词引擎选择用于词序列中的各词的单个的选定文本选项。
实验证明，这两种特征在提高消歧效果上有着重要的作用。
本文通过实验考察了这两种网络模型在汉语词义消歧上的应用效果。
对于其他名为本杰明•哈里森的人，见本杰明•哈里森（歧义）。
第三，在未经词汇对齐的平行语料中，实践了基于个性规则的词性、词义消歧方法。
与DuckDuckGo类似Evri也有它自己的侧边栏消歧列表，你可以从中选择出更具体相关的条目继续进行搜索。
其它用法，参见“熊猫”（澄清）和“大熊猫”（澄清）。
据此提出利用改进的知网相似度计算的歧义消解策略。
词义消歧的精确率，封闭测试高达98%以上，开放测试高达96%以上。
通过对其中一些常见汉语歧义结构的分析，提出一种基于实例的歧义结构消解方法。
但是，如果原作者用泰语写作且没有歧义，那么这种搜索就会困难得多。
因为有这些不精确度，消歧运算法则并不能给与每个科学家以唯一编号。
提出了一种基于语义网络结构的词义消歧方法。
对于文本，消除歧义很重要，原因有几个，可能包括
量词与相关成分的制约关系在汉语短语排歧中的应用
现代汉语语义资源用于短语歧义模式消歧研究
知网；概念相似度；词语消歧；信息量比；句子语义相似度；