1. 本选题研究的目的及意义
短语结构歧义是自然语言处理（NLP）领域中的一个基本难题，其根源在于自然语言的灵活性与歧义性。
准确地解析短语结构歧义对于机器翻译、信息检索、文本摘要等NLP应用至关重要。
本研究旨在探索如何利用大规模语料库信息，构建有效的联合短语歧义结构分析模型，以提高短语结构歧义消解的准确率，并促进NLP应用性能的提升。
2. 本选题国内外研究状况综述
短语结构歧义消解一直是自然语言处理领域的研究热点之一，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在短语结构歧义消解方面取得了一定的进展，特别是在汉语分词、词性标注等方面积累了丰富的经验。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以构建一个高准确率的联合短语结构歧义分析模型为目标，主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.构建大规模、高质量的中文短语结构歧义标注语料库：收集和整理现有公开的中文语料库资源，并进行预处理，例如分词、词性标注等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，以构建高准确率的联合短语结构歧义分析模型为目标，主要步骤如下：1.语料库构建阶段：收集和整理现有公开的中文语料库资源，并进行预处理，例如分词、词性标注等。
设计合理的语料标注规范，组织人工进行语料标注，并对标注结果进行质量控制，构建大规模、高质量的中文短语结构歧义标注语料库。
2.特征提取阶段：基于构建的语料库，研究和提取有效的词汇、句法和语义特征，用于表征短语结构歧义。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.构建大规模、高质量的中文短语结构歧义标注语料库：针对现有语料库在短语结构歧义标注方面的不足，本研究将构建一个规模更大、标注质量更高的中文短语结构歧义标注语料库，为模型训练和测试提供更充分的数据支持。
2.结合多种特征进行联合短语结构歧义消解：不同于以往研究仅关注单一特征，本研究将结合词汇、句法和语义等多层次特征，构建更全面的短语结构歧义表示，提高消歧模型的准确率。
3.探索深度学习模型在短语结构歧义消解中的应用：针对传统统计模型在处理复杂语言现象方面的不足，本研究将探索深度学习模型在短语结构歧义消解中的应用，利用其强大的特征学习能力，构建更准确、鲁棒的消歧模型。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 冯志伟, 薛向阳, 白硕. 基于语义依存的汉语歧义结构判别方法[J]. 中文信息学报, 2018, 32(1): 84-93.
[2] 孙茂松, 陈新雄. 汉语语料库建设的理论与实践[M]. 北京: 商务印书馆, 2019.
[3] 黄昌宁, 赵海. 语料库语言学[M]. 上海: 上海外语教育出版社, 2018.
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