人机各自如何识别并排除歧义？这个问题看似简单，其实却相当复杂。如果再要人机协作甚至协同或协调工作一道来实现自然语言理解、专家知识表达和软件模式识别，那么，就更复杂了。

举例说明：

第一段微信对话语言文字记录

【人译，人助机译，机译，机助人译，四种格局会此消彼长，形成翻译行业的新生态】

第二段微信对话语言文字记录（实际上是中间插进来的）

【汉字（单音节）- - 中文（混音节，即涵盖单音节、双音节和多音节的混音节）- - 这就是汉字汉语的形态。其中的一、二、三或多的体系就是语文和数学之间融会贯通的。这样的语言文字体系显著地区别于外文外语的语言文字体系。唯有中外贯通，方可彻底顿悟其中蕴藏的智慧。这是系统工程融智学的一项根基性的见解。仅供有关各位参考！-融智学著作者邹晓辉】

第三段微信对话语言文字记录

【本人亲自反复应用这四种译的方式比较体验译的过程及其结果，重点看歧义的识别与消解分别是怎么做到的】

第四段微信对话语言文字记录

【没想到在头条号刚发帖时间不长就已浏览阅读展现量达到了1309人次】

以上这四段微信对话语言文字记录之间的连贯与岔开之间的理解歧义，对于人来说是比较容易排出的，但是，对于软硬件构成的计算机却要费软件开发设计人员花一番形式化技术实现方式方法的功夫做一系列的研究和铺排才有可能做到！

附录（插图记录了原始对话文本反映的实际情形）：