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神经网络和贝叶斯网络是两种经典的机器学习方法。本文通过实验考察了这两种网络模型在汉语词义消歧上的应用效果。实验对象是通过特定规则构造的6个伪词。使用伪词可以避免有指导的词义消歧方法中的数据稀疏问题，充分验证词义分类器的实验效果。贝叶斯网络用于词义分类简单高效，模型容易构造，而神经网络的结构则相对复杂，用于词义消歧需要先解决输入问题。实验中采用词间互信息成功构造了神经网络的输入模型，实验效果较为理想。实验数据表明贝叶斯网络比神经网络更适合解决汉语词义消歧问题。但贝叶斯网络的抗噪声能力却明显逊色于神经网络。