在文本分类中解决词语不同义的问题可以从以下几个方面思考和处理：

  1. 上下文理解：考虑词语在不同上下文中的含义可能会有所差异。可以利用上下文信息、前后文语境等来推断词语的具体含义。例如，通过词语前后的词语出现频率和关联性等信息，来判断词语的具体含义。

  2. 使用词向量：将词语表示为词向量，可以用来表示词语在语义上的相似性。采用词向量模型（例如Word2Vec、GloVe等）可以捕捉到词语之间的语义关系，从而更好地理解词语不同义的问题。

  3. 知识图谱和词义相似性计算：利用知识图谱中的词语关系和义项关系，推断词语的具体含义。可以通过计算词义相似性（例如WordNet）等算法，来衡量词语之间的关系，帮助判断词语的具体含义。

  4. 多模型融合：使用多个模型来捕捉不同的语义信息。例如，可以使用基于规则的模型、统计模型、深度学习模型等，将它们的预测结果进行融合，提高文本分类中解决词语不同义的能力。

  5. 数据增强和样本平衡：通过数据增强技术（例如同义词替换、词性标注等）来生成更多样本，增加不同上下文情况下对词语的理解能力。并且需要注意样本平衡，确保训练集中包含不同义的词语，以充分训练分类模型。

  需要注意的是，解决词语不同义的问题可能需要根据具体的应用场景和数据集进行特定的处理。针对不同任务和数据集的特点，可以采用不同的策略和技术来处理词语不同义的问题。