摘要
短语结构歧义是自然语言处理（NLP）中的一个经典难题，它指的是一个短语或句子可以有多种不同的语法结构解释。
这一问题直接影响到词性标注、句法分析、语义理解等后续NLP任务的准确性。
为了解决这一问题，研究者们提出了各种方法，其中基于语料库的联合短语歧义结构分析方法近年来备受关注。
该方法利用大规模语料库信息，结合统计模型或深度学习模型，对短语结构进行自动分析和消歧。
本文首先介绍短语结构歧义和语料库的基本概念，然后回顾了基于语料库的短语歧义结构分析方法的研究历史和现状，包括传统的统计模型方法、基于深度学习的方法以及联合学习方法。
此外，本文还将讨论该领域面临的挑战和未来发展方向。
关键词：短语结构歧义，语料库，依存句法分析，语义角色标注，深度学习
第一章绪论#1.1短语结构歧义自然语言区别于形式语言的一个重要特征就是它的歧义性，而短语结构歧义是自然语言歧义性的常见表现形式之一。
短语结构歧义指的是一个短语或句子可以被赋予多种不同的语法结构解释，导致语义理解的偏差。
例如，“喜欢打篮球的学生”就可以理解为“喜欢（打篮球的学生）”或“（喜欢打篮球）的学生”。
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