在自然语言处理(NLP)中，词义排歧(Word Sense Disambiguation)一直是研究的重点和难点，对其他的语言信息处理任务具有重要的理论和实践意义。词义排歧任务是一项“中间任务”，其本身并不是一个终结，而是完成其它自然语言理解任务所必不可少的，它的研究成果可以直接应用于句法分析、机器翻译、文本处理和语音识别等自然语言处理系统。 本文的主要工作是研究获取支持词义排歧的知识的方法，并在此基础上建立一个面向真实文本中实词的汉语词义排歧系统。主要从以下几个方面进行了研究： 1．词义排歧知识的获取：词义排歧知识的获取是词义排歧的关键问题。在分析词义排歧所需的知识以及知识资源中提供的知识的基础上，本文研究了知识自动获取的方法。并以在线知识系统《知网》(2000)作为知识源，通过分析《知网》中的义原间的关系，自动建立了动态角色列表库、事物与属性关系库和动态实例库等一系列支持排歧的知识库。 2．词义排歧系统的设计和实现：通过获取的句法信息、频率信息、概念间的角色关系、搭配信息以及词的联想、上下文语义(聚类)和选择限制等信息，提出一个词义排歧模型，并抽取56，000词次的新闻文本语料，尝试对其中的实词(名词、动词、形容词)进行词义排歧。模型主要包括词性过滤器、局部分析器和搭配实例库等。在此基础上我们进行了系统的设计和实现。 3．词义排歧系统的评测：我们以新闻文本语料作为评测语料，语料涉及到政治、体育、农业、科技等几个方面。文本语料首先经过山西大学的分词与词性标注系统进行处理，然后作为我们系统的输入对象。评测结果表明排歧系统对于汉语真实文本的排歧是有效的，其准确率可达到80％左右。 本文通过知识获取建立起一个多种语言知识相结合的词义排歧模型，实验结果表明，排歧效果良好。