要处理Sora模型中的歧义和多义词，可以采取以下几种方法：
上下文信息：在处理歧义和多义词时，可以考虑上下文信息来进行推断。通过观察周围的词语和语境，可以更好地理解具体含义。
词性标注：利用词性标注技术可以帮助区分不同含义的词语。根据词性的不同，可以更准确地判断词语的具体含义。
语义相似性计算：通过计算词语之间的语义相似性，可以帮助判断词语的具体含义。可以使用Word2Vec、BERT等模型来计算词语之间的语义相似性。
实体识别：对于特定领域的Sora模型，可以利用实体识别技术来帮助区分歧义和多义词。识别出具体的实体可以更好地理解文本内容。
人工标注：在建立Sora模型时，可以通过人工标注的方式来标记歧义和多义词。通过人工干预可以更准确地处理这些问题。
综合利用以上方法，可以更好地处理Sora模型中的歧义和多义词，提高模型的准确性和效果。
