2025年2月28日 03:10修改
例句
1.我们要正确认识双方观点中的歧异。
2.这本时尚杂志的两种版本，歧异很多。
1. 差异；不相同。
引
1. 两局所制成枪炮子弹，格式分量，口径大小，一律合膛，并无歧异。
《清史稿·兵志十一》
2. 夫人道既当大同，少有歧异，即生畛域。
《大同书》戊部第八章
康有为
3. 更昏庸的，便以为只要意见和这些歧异者，就是土匪了。
《坟·坚壁清野主义》
鲁迅
拼音：qí yì
词性：名词
解释：指同一事物或问题在不同人之间或不同情况下产生的不同理解或解释，通常带有争议性。
例句：对于这个政策的实施，社会上存在很大的歧异，各方意见不一。
近义词：分歧、争议
反义词：共识、一致
歧异通常指在观点、意见或解释上的不一致或差异。它可以发生在个人之间、群体之间或不同的理论体系之间。歧异可能源于不同的背景、经验、知识或价值观，导致对同一问题有不同的理解和看法。
歧异在语言学中有多种应用，主要包括以下几个方面：
语义歧义：指一个词或句子可以有多种解释。这在自然语言处理中是一个重要问题，因为计算机需要理解上下文以消除歧义。
句法歧义：指一个句子可以有多种结构分析。这在句法分析中是一个挑战，因为不同的结构可能导致不同的语义解释。
语音歧义：指语音信号中的不确定性，可能导致不同的词语识别。这在语音识别技术中是一个关键问题。
语用歧义：指在特定语境中，话语的含义可能不明确或有多重解释。这在语用学研究中非常重要，因为理解语境有助于消除歧义。
跨语言歧义：指在不同语言之间翻译时可能出现的歧义。这在机器翻译和跨语言研究中是一个常见问题。
这些应用展示了歧异在语言学中的复杂性和重要性，研究如何解决这些歧义问题有助于提高语言理解和处理技术。
歧异和多义性都涉及语言表达的多样性，但它们在含义和使用场景上有所不同。
歧异通常指的是在特定语境下，某个词或句子可能被理解为多种不同的意思，从而导致误解或混淆。歧异往往是由于语言表达不清晰或语境不明确造成的。
多义性则是指一个词或短语本身具有多种不同的含义，但这些含义在不同的语境中都是合理的。多义性是语言的一种固有特性，通常不会导致误解，因为上下文可以帮助确定具体含义。
简而言之，歧异强调的是由于表达不清而导致的误解，而多义性则是指一个词或短语本身具有多种含义，依赖于语境来确定具体意义。
歧义在自然语言处理（NLP）中是一个重要的挑战，主要体现在以下几个方面：
词义歧义：同一个词在不同的上下文中可能有不同的含义。例如，“bank”可以指“银行”或“河岸”。理解词的具体含义需要上下文信息。
句法歧义：句子的结构可能导致不同的解释。例如，“I saw the man with the telescope”可以理解为“我用望远镜看到了那个人”或“我看到了那个拿着望远镜的人”。
语义歧义：句子在语义上可能有多种解释。例如，“Visiting relatives can be annoying”可以理解为“拜访亲戚可能令人烦恼”或“来访的亲戚可能令人烦恼”。
指代歧义：代词或名词短语的指代对象可能不明确。例如，“John told Bill that he was late”中的“he”可能指John或Bill。
语境依赖：某些表达的含义高度依赖于具体语境或背景知识。例如，“The chicken is ready to eat”在没有上下文的情况下可能难以理解。
处理这些歧义通常需要结合上下文信息、语言模型和领域知识，以提高NLP系统的理解和处理能力。
解决文本中的歧义问题可以采取以下几种方法：
上下文分析：通过理解文本的上下文来推断词语或句子的确切含义。上下文通常能提供足够的线索来消除歧义。
词性标注：对文本中的词语进行词性标注，帮助确定其在句子中的具体角色和意义。例如，同一个词在不同的词性下可能有不同的含义。
语义分析：利用语义分析技术，理解词语和句子之间的语义关系，从而消除歧义。这可以通过使用语义网络或知识图谱来实现。
使用外部资源：借助词典、百科、语料库等外部资源，查找词语的多种含义及其使用场景，从而帮助确定最合适的解释。
人工干预：在自动处理无法完全解决歧义的情况下，可以通过人工干预来做出最终判断。
机器学习模型：利用机器学习模型，尤其是自然语言处理（NLP）模型，训练系统识别和解决歧义问题。例如，使用上下文感知的语言模型（如BERT）可以提高歧义消解的准确性。
通过这些方法的综合运用，可以有效地减少文本中的歧义，提高理解和处理的准确性。