تحديد المعنى المقصود للكلمات في النص - وهو ما يعرف بفصل معاني الكلمات (WSD) - هو مشكلة قائمة منذ فترة طويلة في معالجة اللغات الطبيعية. حديثًا، أظهر الباحثون نتائج واعدة باستخدام متجهات الكلمات المستخرجة من نموذج لغوي عصبي كخصائص في خوارزميات فصل معاني الكلمات. ومع ذلك، فإن متوسط بسيط أو تجميع متجهات الكلمات لكل كلمة في النص يفقد المعلومات التسلسلية والنحوية للنص. في هذا البحث، ندرس فصل معاني الكلمات باستخدام شبكة عصبية للتعلم التتابعي، وهي الشبكة العصبية ذات الذاكرة القصيرة المدى طويلة (LSTM)، لتقديم صورة أفضل للأنماط التسلسلية والنحوية للنص. لحل مشكلة نقص البيانات التدريبية في فصل معاني الكلمات لكل الكلمات، نستخدم نفس الشبكة العصبية ذات الذاكرة القصيرة المدى طويلة (LSTM) في تصنيف انتشار التسميات شبه الإشرافي. نعرض نتائجًا رائدة في المجال، خاصة فيما يتعلق بالأفعال.