本文对词义消歧问题进行了研究，以《现代汉语语法信息词典》中的“同形多义词”为研究对象，以《人民日报》基本标注语料库为研究素材，设计并实现一个统计与规则方法相结合的词义消歧软件。首先提出并回答了关于词义消歧的三个问题，即词义消歧是什么、有什么用、怎么做，并概要介绍了各种不同的词义消歧方法。接着，从整体上介绍了《人民日报》基本标注语料库的“粗粒度词义消歧”研究工作，包括研究目标、用到的各种知识资源(包括词典、语料以及上下文中包含的各种对词义消歧有帮助的信息)以及大致的试验过程。为了解决《人民日报》基本标注语料中的“同形多义词”义项的自动标注问题，设计并实现了一个词义消歧软件，其中包含基于规则的方法、基于实例的方法、朴素贝叶斯(NaiveBayes)以及最大熵方法的实现，并运用基于转换的错误驱动的混合模型将这几种消歧方法结合起来。试验结果显示，各单一模型的消歧效果与baseline相比有了显著的提高，混合模型的效果与单一模型相比又有进一步的提高。