في هذا البحث، نقدم نموذجًا واضحًا ومعتبرًا فعالاً لتحديد معنى الكلمة (Word Sense Disambiguation). يعتمد نهجنا على شبكة ذاكرة طويلة قصيرة المدى ثنائية الاتجاه (Bidirectional Long Short-Term Memory Network) والتي يتم مشاركتها بين جميع الكلمات. هذا يمكّن النموذج من مشاركة القوة الإحصائية ويعمل بشكل جيد مع حجم المفردات. يتم تدريب النموذج من البداية إلى النهاية، مباشرة من النص الخام إلى علامات المعاني، ويستفيد بشكل فعال من ترتيب الكلمات. نقيم نهجنا على مجموعتين قياسيتين من البيانات باستخدام إعدادات معلمات متطابقة، والتي بدورها تم ضبطها على مجموعة ثالثة من البيانات المحتجزة. لا نستخدم أي موارد خارجية (مثل الرسوم البيانية للمعرفة، تصنيف الأجزاء من الكلام، إلخ)، أو خصائص خاصة باللغة، أو قواعد يدوية الصنع، ولكننا ما زلنا نحقق نتائج إحصائية تعادل أفضل الأنظمة المتقدمة التي لا تخضع لمثل هذه القيود.