تهدف عملية توضيح معنى الكلمة (WSD) إلى تحديد المعنى الصحيح للكلمات متعددة المعاني في السياق المحدد. أثبتت المصادر اللغوية مثل WordNet أنها مفيدة للغاية لـ WSD في الطرق القائمة على المعرفة. ومع ذلك، كانت الشبكات العصبية السابقة لـ WSD تعتمد دائمًا على كميات كبيرة من البيانات المصنفة (السياق)، مما يتجاهل المصادر اللغوية مثل التعاريف (تعريفات المعاني). في هذا البحث، ندمج السياق والتعاريف للكلمة المستهدفة في إطار موحد من أجل الاستفادة الكاملة من البيانات المصنفة والمعرفة اللغوية. لذلك، نقترح GAS: شبكة عصبية لـ WSD معززة بالتعاريف التي تقوم بتشفير السياق والتعاريف للكلمة المستهدفة بشكل مشترك. يُنموذج GAS العلاقة الدلالية بين السياق والتعريف في إطار شبكة ذاكرة محسنة، مما يكسر الحواجز بين الطرق الإشرافية السابقة والطرق القائمة على المعرفة. نوسع أيضًا التعريف الأصلي لمعنى الكلمة عبر علاقاتها الدلالية في WordNet لتثري المعلومات المتعلقة بالتعريف. تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا يتفوق على الأنظمة الرائدة في مجال WSD في عدة قواعد بيانات إنجليزية شاملة لكلمات WSD.