自然语言理解是人工智能的一项重要环节,而歧义处理又是自然语言理解中的难点之一。本文通过对歧义现象的分析,提出了针对特殊搭配结构类型歧义的基于统计与知识的消歧策略,结合依存句法分析,建立消歧模型,并将特殊搭配结构的歧义处理模型应用到智能仪器仪表设计当中,通过理解用户需求,实现仪器仪表的智能化。本文针对一些常用的固定搭配结构,由于它们的位置不相邻,造成在分词时出现远距离的切分歧义。对于现代汉语来说,还有些句子存在着从句关系,导致句子在确定主体概念时也容易发生歧义。因此本文对特殊搭配结构类型的歧义在利用统计概率处理时进行分类,分为介词与方位词远距离结合的交集型歧义、介词与动词远距离结合的组合型歧义、动词与介词远距离结合的交集型歧义、从句结合关系的搭配结构歧义。针对这些类型,首先采用基于统计的消歧方法对歧义句子进行初步处理,利用互信息共现率的大小确定句子的初步切分结果,然后通过依存句法分析的有关知识分析句子结构,判断统计处理后的句子是否符合语法句法知识。对于远距离的切分歧义来说,当出现歧义时,容易使句子结构发生错误,句法分析可以正确地判断句子结构,从而排除错误的切分方式,消除歧义。最后把句法分析后的结果再通过基于知识的消歧处理,分析句子事件的主体概念,与知识库模板是否匹配,从句结合关系类型的歧义由于从句的存在,使句子中的事件在确定主体时,容易出现歧义,因此更需要基于知识的方法来消除歧义。本文对整个消歧流程建立基于统计与知识的消歧模型,利用该模型处理上述四种特殊搭配结构类型的歧义实例,验证其可行性。根据整体的消歧模型结合智能仪器仪表领域的具体实例,将基于统计与知识相结合的消歧模型应用到智能仪器仪表产品设计中去,以便智能仪器系统能够处理好上述四种类型的歧义现象,提高仪器仪表的需求分析能力。