A Survey on Lexical Ambiguity Detection and Word Sense Disambiguation

本文探讨了自然语言处理（NLP）领域内专注于理解和解决语言歧义的技术，强调了语言现象的复杂性，如多义词和同音异义词及其对计算模型的影响。本文重点介绍了广泛的词义消歧（WSD）方法，包括深度学习技术和利用词汇资源和知识图谱（如WordNet）等不同方法。本文介绍了最先进的方法，如词义扩展（WSE）和神经肌性方法，通过预测新的词义来提高消歧准确性。本文还研究了生物医学消歧和语言特定优化的具体应用，并讨论了认知隐喻在话语分析中的重要性。研究确定了该领域的持久挑战，例如语义注释语料库的稀缺性和非正式临床文本的复杂性。最后，本文建议未来的方向，包括使用大型语言模型、视觉WSD和多语言WSD系统，强调了解决NLP中词汇复杂性的不断演进。这种思考视角突出了该领域的进步，使计算机能够更准确地理解语言。

本文探讨自然语言处理（NLP）领域中解决语言歧义的技术，特别是词义消歧（WSD）的方法和挑战，以及在生物医学领域和语言特定优化中的应用。

本文介绍了各种方法，包括深度学习技术、利用词汇资源和知识图谱（如WordNet）的方法，以及新兴的词义扩展（WSE）和神经肌性（neuromyotonic）方法，通过预测新的词义来提高消歧准确性。

本文讨论了在NLP中解决词汇复杂性的不断进展，包括大型语言模型、视觉WSD和多语言WSD系统。同时，也指出了该领域中存在的挑战，如词义注释语料库的稀缺性和非正式临床文本的复杂性。

近期相关研究包括《A Survey of Word Sense Disambiguation: Algorithms, Techniques and Applications》、《Word Sense Disambiguation: A Survey》等。