词义消歧在自然语言处理领域中是一个重要的研究问题。歧义词汇在不同的上下文中具有不同的含义。词义消歧是指采用一定的策略或算法自动确定歧义词语义的过程。词义消歧在搜索引擎、机器翻译和文本理解中具有重要的应用。本文通过对词义消歧知识和深度学习模型的研究,结合卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)模型和贝叶斯模型,提出了一种半监督的词义消歧方法。利用训练语料来优化贝叶斯分类器和CNN分类器,结合半监督方法对无标注语料进行语义分类。将具有相同语义分类结果的语料加入训练语料中,并优化这两个词义消歧分类器。不断重复这一过程直到获得优化后的CNN分类器。在本文中主要对以下三个方面作了介绍和研究:其一,详细介绍了词义消歧的研究内容和意义,以及国内外的研究现状和发展。根据当前各个应用领域的现状,分析了词义消歧技术面临的难题和未来发展趋势。其二,详细介绍了实验中需要的语料库和《同义词词林》,并对语言学知识进行了分析,确定了消歧特征的提取过程。对语料库的背景和数据进行了说明,介绍了语料的预处理过程。详细地说明了利用贝叶斯分类器、BP神经网络分类器和CNN分类器进行消歧的过程。其三,结合贝叶斯分类器和CNN分类器利用半监督方法进行词义消歧。利用训练语料来优化贝叶斯分类器和CNN分类器。使用两个优化后的分类器对无标注语料进行语义分类。若两个分类器对句子的语义分类结果一致,则将其加入训练语料中。重复这一过程,不断地优化贝叶斯分类器和CNN分类器。利用优化后的CNN分类器来对测试语料中的歧义词汇进行消歧,并对消歧结果进行了测试。实验结果表明:本文所提出方法的消歧效果要好于贝叶斯分类器和CNN分类器。