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基于CNN模型的词义消歧研究.docx

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基于CNN模型的词义消歧研究

一、引言

词义消歧是自然语言处理领域中的一个重要问题，其目标是在上下文中确定一个词语的具体含义。随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）模型在处理文本数据方面的出色表现，基于CNN模型的词义消歧研究逐渐成为研究的热点。本文将详细介绍基于CNN模型的词义消歧研究的背景、意义及方法。

二、相关研究概述

词义消歧的研究始于上世纪末，经历了基于规则、基于语料库、基于机器学习等多种方法。随着深度学习技术的兴起，特别是CNN模型在文本处理方面的应用，基于CNN的词义消歧方法逐渐崭露头角。CNN模型能够通过卷积操作提取文本的局部特征，进而捕捉词语的上下文信息，对于词

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