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该文提出了一种基于结构语义空间的词义排歧模型。模型在一个大规模语料库上统计并抽取任一同义词集中那些单义词前后同现的实词皮些来构造《同义词词林》中义类代码的“分类器”。由于这种词义排歧知识的学习采用的是无指导学习方法，从而可以免除对语料库实行词义人工标注的大量开支。实验表明，这种词义排歧模型具有较高的排歧确率，而且对不同领域的文本具有较好的可移植性。