歧义问题既是语言学研究中的难点，也是自然语言理解和机器翻译中难以解决的瓶颈问题。本书以中文信息处理中的高频语言现象——同类词短语为切入点，采用基于Ontology语义驱动的句法功能消歧方法，**分析每种结构中两个词的语义特征及语义关系，结合句法与上下文语境提出了一套具体的消解同类词短语句法功能歧义的规则，用PATR语言在计算机上实现，*终又以实例探讨了这种方法在人工智能领域中应用的前景。歧义问题的解决不但可以提高机器翻译的正确率，而且对计算机消解其他类型的结构歧义具有方法论上的借鉴意义。

引言 (１) 一 写作缘起 (１) 二 全文结构 (２) **章 研究范围及基础 (４) **节 研究范围 (４) 一 关于同类词短语 (４) 二 本书的研究不涉及字段切分和多义词消歧 (４) 三 语料的选取以自足性为原则 (５) 第二节 研究基础 (５) 一 词条确定依据 (５) 二 语料检索工具(６) 三 语料切分标注工具 (６) 四 语料来源 (６) 五 语义分类体系(７) 六 形式化工具 (７) 第二章 研究概况(８) 第三章 理论基础 (１３) 第四章 方法论基础 (２３) **节 复杂特征 (２３) 第二节 意合手段(２４) 第三节 ｏｎｔｏｌｏｇｙ 与语义计算 (２６) 第四节 基于ＯＮＴＯＬ－ＭＴ 的词典和规则库的设计 (３３) 一 词性 (３４) 二 语义特 (３４) 三 动词的次范畴化特征 (３５) 四 单词的字符数 (３５) 五 单词间的意义关系(３５) 六 短语类型 (３６) 七 句法关系 (３６) 第五章 基于ｏｎｔｏｌｏｇｙ 的消歧方法简介 (３８) 第六章 对于ｎ＋ｎ 结构的消歧策略研究 (４１) 第七章 对于ｖ＋ｖ 结构的消���策略研究 (６３) 第八章 对于ａ＋ａ 结构的消歧策略研究 (８４) 第九章 对于ｎ＋ｎ＋ｎ 结构的消歧策略研究(９７) 第十章 对于ｖ＋ｖ＋ｖ 结构的消歧策略研究 (１２７) 第十一章 ｎ＋ｎ 歧义消解的博弈论模型研究 (１４７) **节 ｎ＋ｎ 歧义结构的博弈论模型(１４７) 第二节 博弈论模型的求解(１４９) 第三节 试验结果 (１５３) 第十二章 结语(１５７) 附录１ ＯＮＴＯＬ－ＭＴ 中主要概念的含义 (１６６) 附录２ 本书所使用的词类标记集 (１６８) 附录３ 本书所使用的短语类型标记集 (１６９) 附录４ 本书所使用的语义特征标记集 (１７０) 附录５ 本书形式化语言简介 (１７１) 参考文献(１７２)