摘要：词义消歧长期以来一直是自然语言处理中的热点和难题，集成方法被认为是机器学习研究的四大趋势之一．系统研究了9种集成学习方法在汉语词义消歧中的应用．9种集成方法分别是乘法规则、均值、最大值、最小值、多数投票、序列投票、加权投票、概率加权和单分类器融合，其中乘法规则、均值、最大值3种集成方法还未曾应用于词义消歧．选取支持向量机模型、朴素贝叶斯和决策树作为3个单分类器．在两个不同的数据集上进行了实验，其一是选自现代汉语语义标注语料库的18个多义词，其二是国际语义评测SemEval-2007的中英文对译选择词消歧任务．实验结果显示，首次在词义消歧中引入应用的3种集成方法乘法、均值、最大值有良好的性能表现，3种方法的消歧准确率均高于最佳单分类器SVM，而且优于其他6种集成方法．

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