摘要：词义消歧在自然语言处理中一直是一个难点问题,同时,也是很多领域都需要解决的一个重要环节. 本文介绍了一种基于BP神经网络和统计方法相结合的有导词义消歧模型,详细讲解了BP神经网络原理;对使用这种混合人工智能的消歧模型的可能性和优越性进行了讨论;通过试验发现实际和预测结果的误差并不随着试验迭代次数而递减,而是实际误差随着次数的增加在零的附近呈现波动状态,即使用很少的迭代次数也可以得到比较好的结果.由此得出, BP神经网络预测模型在词义消歧的中具有良好的应用前景.

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