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基于语言知识库的无导词义排歧方法研究的开题报告一、选题背景及意义：在自然语言处理中，意义排歧是一个非常重要的问题。在某些情况下，一组词可能有多个不同的含义，同样的表述也可能有不同的意思。如果不能准确地进行意义排歧，就会导致解释错误、语义混淆等问题。基于此，本题研究起源于想要解决自然语言处理中的意义排歧问题，提高自然语言处理的准确性和实用性。目前，以WordNet为代表的词汇语义知识库已成为自然语言处理中意义排歧的核心处理工具。WordNet提供了大量的词性及词汇关系、词汇义原和同义词等信息，依靠WordNet可以将一个词的多种含义区分开来。同时，最近几年，基于深度学习的方法在自然语言处理中取得了很大的进展，如LSTM、GRU、SEQ2SEQ等等。因此，本题意义在于思考如何利用WordNet语义知识库和深度学习技术相结合的方式进行意义排歧，提出一种对自然语言处理而言更为高效且准确的无导词义排歧方法。二、研究内容：本研究主要探究基于语言知识库的无导词义排歧方法。具体内容包括：1、研究WordNet语义知识库的构造和应用。提取WordNet中的同义词、词性、词汇关系等信息，加强对语言知识库的理解。2、研究无导词义排歧方法。采用深度学习技术，结合WordNet语义知识库，提出一种新的无导词义排歧方法，通过学习多种含义的上下文语境，提高对单词含义的准确理解。3、实验验证。利用大规模的语料库进行实验验证，比较本方法与传统基于导词的方法的差异及优势，提高自然语言处理技术在实际应用中的效果和准确性。三、研究目标和预期结果：本研究主要目标是提出一种基于无导词义排歧方法的自然语言处理技术，使得自然语言处理在实际应用中更加高效和准确。预期结果如下：1、提出一种基于语言知识库和深度学习技术相结合的无导词义排歧方法。2、比较该方法与其他传统方法的差异及优势，以期找到最能达到目标的技术方法。3、通过实验验证，证明该技术能在自然语言处理中发挥重要的作用。四、研究方法:本研究主要采用以下方法：1、文献研究法：在研究过程中及时了解该领域的最新研究进展，了解各种不同的研究方法和技术方法，并筛选出适合本研究的方法。2、分析方法：对WordNet语义知识库、深度学习技术及其他相关技术进行分析和总结，寻找出它们的关联性和可利用性，并进行合适的尝试和优化。3、实验方法：构建大规模语料库，编写算法实现无导词义排歧技术的实现，进行实验验证。五、论文结构：本论文主要由以下部分组成：第一章：研究背景与意义。介绍了该研究的来源以及其在自然语言处理领域的应用意义。第二章：语言知识库概述。详细介绍了WordNet语义知识库及其相关的知识库，解释了利用语言知识库进行自然语言处理的优势。第三章：无导词义排歧技术研究。探讨了无导词义排歧技术的关键思想和技术要点，讨论了基于深度学习的方法对技术的贡献。第四章：实验验证与结果分析。针对提出的

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