歧义是自然语言中普遍存在的现象。语义排歧是根据目标词出现的上下文语境自动识别其意义。语义排歧作为自然语言处理的一个热点和难点，是机器翻译，信息检索，文本分类，语音识别以及人机交互等诸多领域的关键环节。近些年来，语义排歧所取得成绩是有目共睹并且是显著的，但是目前语义排歧的对象还是主要集中在普通动词和名词的排歧上，在英语情态动词方面的研究还比较少。情态表达说话人的意见和态度，主要是通过情态动词来体现的。因此，建立一个高效、准确的情态动词语义排歧模型对正确理解和领会说话人的意思具有重要的意义。情态动词的复杂模糊性及其在人类言语交际中的重要性使得其语义排歧研究意义重大。本文基于Rodolf Wille所提出的形式概念分析理论，采用属性偏序图生成工具来建立情态动词May的语义排歧模型。本研究基于120万字的语料库，首先标注语料库中英语情态动词may的两个根意义和一个认知意义，然后利用Wconcord软件来计算情态动词may的三个意义分别与其前后的主语和主要动词的互信息，从may的实际使用语境中提取出了多个可能影响其意义的句法特征，对提取的特征赋予逻辑值进行量化处理，生成形式背景，进而，生成情态动词may的语义排歧模型。排歧的精确度达到了92.6%，结果说明形式概念分析是一种有效的语义排歧方法。在此基础上本研究还试图确定不同语言特征对情态动词may的语义排歧效果的影响程度。通过逐次去掉一个特征的方法，得出了不同语义和句法特征对语义排歧的贡献；得出结论：主语对于识别may的根意义表达“允许”的意义具有很高的鉴别作用。由于先前学者大多注重对may的根意义和认知意义的二维区分，所以主语对语义排歧贡献不是特别明显。而本研究试图识别may的三个意义，并且该词的根意义表示“允许”意义时，多数情况下是主语为具有权威的机构或者人士，故主语的互信息在排歧中的作用不同于先前的研究。实验结果还表明语义信息特征对语义排歧的影响大于句法信息特征的影响。情态动词may语义排歧模型的建立，不仅可以减轻研究人员的工作负担实现语义自动标注，并且有助于提高机器翻译的质量。因此，本文的研究结果将对自然语言处理和语言学研究具有理论意义和实践指导意义。