1.一种融合句子局部上下文与文档领域信息的词义消歧方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、对歧义词所在的句子进行依存句法分析，获得与歧义词具有直接依存关系的句子局部上下文相关词；具体如下：步骤1.1：用符号S表示待处理的句子；用符号wt表示目标歧义词；

步骤1.2：对句子S进行预处理，主要包括去除乱码字符、特殊符号等，获得预处理后的句子S’；

步骤1.3：使用依存句法分析器，对句子S’进行依存句法分析；并对句子中的词语进行词形还原；获得其依存元组集合Rs；

步骤1.4：从依存元组集合Rs中，提取出包含wt的依存元组，并将wt的依存词提取出来，筛选其中的实词，构建句子局部上下文相关词集合C；

步骤二、对领域文档集合进行依存句法分析，收集其所包含的全部的依存元组，构建依存元组库；具体如下：步骤2.1：根据歧义词所在文档的领域类型Domain，收集隶属于该领域的文档，构建领域文档集合DSet；

步骤2.2：对领域文档集合DSet中的文档逐个进行依存句法分析，获得其依存元组集合，构建依存元组库DependSet；

步骤三、对依存元组库进行统计分析，找到与歧义词关系最为密切的一组领域相关词；

具体如下：

步骤3.1：借助于Lin DeKang提出的依存分布相似度的概念，根据公式(1)计算歧义词wt与其它词语w的依存分布相似度，并降序排列，记入链表DList；

(1)

其中， ；(w, r, x)表示一个依存元组，w表示支配词，r表示依存关系的类型，x表示从属词；

步骤3.2：取链表DList的top-N个词语，作为与歧义词wt最为密切的一组领域相关词，构建领域相关词集合D；

步骤四、根据领域相关词的依存分布相似度及其与局部上下文的词义相关度，确定其消歧权重；具体如下：步骤4.1：由公式(2)，计算领域相关词wi与句子局部上下文相关词集合C的词义相关度；

 (2)

其中，wi表示某个特定的领域相关词，C表示句子局部上下文相关词的集合，simi(wi,cj)表示wi与某个局部上下文相关词cj的相关度；

步骤4.2：结合公式(1)与公式(2)，由公式(3)和公式(4)确定领域相关词wi的消歧权重；

   (3)

mixrela(wi)=rela(wi,C) × dss(wt,wi)    (4)其中，wi表示某个特定的领域相关词，D表示领域相关词的集合；

步骤五、将句子局部上下文相关词和领域相关词合并，构建相关词集合；具体如下：将各个句子局部上下文相关词cj的消歧权重均置为1，将cj加入相关词集合R；将各个领域相关词wi加入相关词集合R；即R = C∪D；

步骤六、根据歧义词的各个词义与相关词集合的加权累加相关度，判定正确词义；具体如下：步骤6.1：根据公式(5)，由相关词集合，计算各个词义与相关词集合的相关度，并根据相关词的消歧权重进行加权累加，获得各个词义的整体相关度；

   (5)

其中，si表示某一特定词义，wj表示某一个相关词，R表示全部相关词集合，sense(wt)表示歧义词wt的全部词义的集合；simi(si,wj)表示词义si与相关词wj的相关度，其计算方法同步骤4.1；

步骤6.2：将与相关词集合整体相关度最高的词义，判定为正确词义；

经过以上步骤的操作，即可判定歧义词的词义，完成词义消歧任务。