本文探讨了众包方法在收集句子框架语义歧义注释中的应用，强调多个注释者的重要性。介绍了涵盖12种语言的Multi-SimLex词汇资源，促进跨语言NLP任务的发展。研究量化了语言资源的不平等性，并提出改善低资源语言数据收集的方法。通过案例研究，验证了与语言多样性相关的计算词典丰富方法。

CLAM框架旨在提高自然语言生成系统在处理模糊问题时的准确性，通过用户澄清问题和自动评估对话质量来增强语言模型的表现。此外，研究提出了ClusterLLM文本聚类框架，利用大型语言模型的反馈来改善聚类效果，并探讨了在机器翻译中解决语义歧义的能力，展示了大型语言模型在处理模糊输入时的有效性。

本文探讨了qualia空间的定义及其在物理测量与主观体验之间的联系，提出了自然智能的信息处理模型，分析了视觉图像与语言语义的组合结构，重审了Husserl现象学与主动推理的关系，并介绍了基于范畴论和量子力学的自然语言处理方法，最后提出了语义歧义的消岐模型。

通过大型语言模型研究解决机器翻译中语义歧义的能力，并提出两种改进方法。方法通过上下文学习和在歧义数据集上微调，在五种语言方向中有四种能匹敌或胜过最先进的系统，为有效用大型语言模型进行歧义消解的机器翻译提供了见解。

通过大型语言模型研究解决机器翻译中语义歧义的能力，并提出两种改进方法。方法通过上下文学习和在歧义数据集上微调，在五种语言方向中有四种能匹敌或胜过最先进的系统，为机器翻译中的歧义消解提供了见解。