Актуальность исследования обусловлена острой нехваткой текстовых и аудиоданных для чеченского языка, что делает невозможным применение стандартных нейросетевых подходов к снятию лексической неоднозначности в системах синтеза речи. Разработана параметрическая модель и три алгоритма (AWEN на основе евклидова расстояния, AWA на основе взвешенного среднего и AWN на основе взвешенного нормализованного расстояния) для разрешения омонимии, отличающиеся использованием позиционного взвешивания контекстных слов без опоры на предобученные многоязычные трансформеры, обеспечивающие высокую точность при объеме обучающих предложений всего несколько сотен на один омоним и позволяющие интегрировать модуль распознавания в синтезатор речи с достижением F1-меры 0,78 для метода AWN. Разработанное программное обеспечение и экспериментальные данные были созданы в рамках Года единства народов России, проводимого в Российской Федерации,…