“古籍文本中的文字通假现象较为常见,这不仅为人理解文意造成了困难,也是古汉语信息处理面临的一项重要挑战。为了服务于通假字的人工判别和机器处理,本文构建并开源了一个多维度的通假字资源库,包括语料库、知识库和评测数据集三个子库。其中,语料库收录11000余条包含通假现象详细标注的语料;知识库以汉字为节点,通假和形声关系为边,从字音、字形、字义多个角度对通假字与正字的属性进行加工,共包含4185个字节点和8350对关联信息;评测数据集面向古汉语信息处理需求,支持通假字检测和正字识别两个子任务的评测,收录评测数据19678条。在此基础上,本文搭建了通假字自动识别的系列基线模型,并结合试验结果分析了影响通假字自动识别的因素与改进方法。进一步地,本文探讨了该资源库在古籍整理、人文研究和文言文教学中的应用。”

古汉语以单音节词为主,其一词多义现象十分突出,这为现代人理解古文含义带来了一定的挑战。为了更好地实现古汉语词义的分析和判别,本研究基于传统辞书和语料库反映的语言事实,设计了针对古汉语多义词的词义划分原则,并对常用古汉语单音节词进行词义级别的知识整理,据此对包含多义词的语料开展词义标注。现有的语料库包含3.87万条标注数据,规模超过117.6万字,丰富了古代汉语领域的语言资源。实验显示,基于该语料库和BERT语言模型,词义判别算法准确率达到80%左右。进一步地,本文以词义历时演变分析和义族归纳为案例,初步探索了语料库与词义消歧技术在语言本体研究和词典编撰等领域的应用。