维吾尔语是典型的资源稀缺型语言,由于词义消歧标注语料资源和语义分析工具的不足,导致传统的有监督方法难以实现.针对该问题,将篇章文本的词义消歧问题类比为文本主题分类问题,在LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型的基础上提出了一种维吾尔语无监督词义消歧模型.为强化主题模型对歧义词语义项的分类性能,加入了3个数据预处理过程:去除停用词,过滤有效词和强化同义词词频权重.实验结果表明,在随机抽取的63组测试样本集中,该模型的词义消歧准确率达到65.08%,在篇章文本采样词任务中词义消歧准确率达到61.2%.