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在自行研究和开发的基于知网的语义剪枝系统中,对大规模语料库中的语料多义词进行知网释义的自动提取,然后进行语义剪枝.将语义剪枝系统的实验结果与人工标注的结果相比,来解决自然语言处理过程中的词义排歧问题.其目的是通过语义剪枝系统尽可能地减少歧义词在上下文中的错误的或最不可能的义项.语义剪枝后形成一个词和其可能义项的列表,尽量将一个词真正正确的义项保留下来.使用召回率和简化率两个指标对语义剪枝算法进行评价,结果表明窗口尺寸和分析单元的选取对召回率和简化率有影响.