摘要： 词义消歧是自然语言处理中亟待解决的一个关键问题，本文提出一种基于最大熵模型的有监督的机器学习方法，用于汉语词义消歧。该方法综合了词标记、词性、主题等上下文特征，并用一种统一的表示方法规范化特征形式，解决了多种不同特征之间的融合和特征的知识表示。实验对20个汉语高频多义词进行了测试，平均正确率为87％，验证了该方法的有效性。

关键词: 词义消歧 最大熵原理 汉语 自然语言处理 机器学习方法 最大熵模型 关键问题 知识表示 特征 上下文 规范化 多义词 正确率