维吾尔语基本KP短语自动识别研究的知识点可以从以下几个方面进行详细阐述：
1. 维吾尔语KP短语的定义与构造规则
维吾尔语的KP短语是由两个或更多的词语构成，它代表了词汇语义中的最大语言单位。在传统语言学中，构词词尾和构型词尾一般不被视作短语的一部分，但在计算语言学中，这些词缀也被视作语言单位的一部分。维吾尔语中格范畴是名词的范畴，但它也适用于形容词、代词、数词、量词、模拟词等静态词汇（统称为静词）。KP短语的基本结构是[静词+格附加成分]。
2. KP短语自动识别方法的提出
研究提出了一个基于规则的维吾尔语KP短语自动识别方法，并建立了一个规则库。通过这个规则库，系统可以自动抽取KP短语，并将没有格词缀的单词也进行划分。在分析单词时，需要考虑其语境，即单词是否出现在句子中，以及它是否承担了句子的主语成分。
3. 实验测试与效果评估
实验使用了正确率（Total accuracy）、召回率（Recall）和误差率（Error rate）三个指标来衡量自动识别方法的效果。正确率是指系统正确识别的KP短语数量占所有短语数量的百分比；召回率是指人工划分的KP短语数量占所有短语数量的百分比；误差率则是用100%减去正确率得到。实验结果显示，正确率为80.23%，召回率为79.06%，误差率为19.77%。
4. KP短语在句子中的作用
KP短语在句子中可以承担不同的成分。主格短语可以担任句子的任何成分；领属格和时为标志格作为定语；宾格作为宾语；向格、时为格、界限格可以作为状语；形似格和量似格在不同语境下承担不同任务，例如，在名词或名词性词前做定语，在谓语前定义谓语的状态。
5. 歧义问题的处理
由于单词歧义可能导致错误的KP短语识别，研究中构建了歧义规则库。系统在对句子进行分析时，如果遇到歧义单词，会通过歧义规则库进行比较，如果单词与歧义规则库中的单词产生匹配，则不会被输入划分的短语库中，这样提高了系统识别的效率。
6. 维吾尔语短语识别研究的现状
当前的维吾尔语短语识别研究大多依赖于人工设定的规则来完成。本研究采用的规则在KP短语自动识别方面取得了良好的正确率和召回率，但误差率仍然较高，主要原因是单词歧义导致的。因此，下一步的研究将聚焦于自动识别句法结构以解决歧义问题。
7. 研究的理论与实践意义
该研究不仅为维吾尔语短语的自动识别提供了理论基础，还为相关应用提供了实践基础。实验结果表明，基于规则的自动识别方法具有较好的效果，能够适用于维吾尔语短语的处理，为以后的语言处理技术的发展奠定了基础。
总结来说，该研究深入探讨了维吾尔语KP短语的构造规则，并提出了一种有效的自动识别方法。通过实验验证了该方法的正确性，并对结果进行了评估。同时，研究中也注意到了歧义问题，并提出了相应的解决方案。这对维吾尔语的语言处理技术发展具有重要的意义。
