كونسيك: تفكيك المعنى الوظيفي للكلمات كفهم مستمر للمعنى

أصبحت النظم المراقبة اليوم المعيار القياسي لتحديد المعنى في الكلمات (WSD)، مع استخدام نماذج اللغة المستندة إلى المُحَوِّل (Transformer) كمكوّن رئيسي فيها. ومع أن هذه النظم حققت أداءً غير مسبوق بالفعل، إلا أن جميعها تقريبًا تعمل تحت افتراض مُقيّد، وهو أن كل كلمة يمكن تفسير معناها بشكل منفصل، مع تجاهل اختيار المعنى للكلمات الأخرى في السياق. وللتغلب على هذه القيود ورفع هذا الافتراض، نقترح منهجًا جديدًا يُسمى "التفسير المستمر للسياقات المعجمية" (ConSeC)، وهو نهج مبتكر لتحديد المعنى في الكلمات: حيث نستفيد من إعادة صياغة حديثة لهذه المهمة على أنها مشكلة استخراج نصي، ونُعدّلها وفق صياغتنا، ونُقدّم استراتيجية دوّارة تُتيح لتحديد معنى الكلمة المستهدفة أن يعتمد ليس فقط على سياقها، بل أيضًا على المعاني الصريحة المُخصّصة للكلمات القريبة منها. ونقيّم ConSeC ونُحلّل كيف تؤدي مكوناته إلى تفوقه على جميع منافسيه، وتحقيقه حالة جديدة من التقدّم في مجال WSD باللغة الإنجليزية. كما نستعرض أداء ConSeC في البيئة عبر اللغات، مع التركيز على 8 لغات تختلف في مدى توفر الموارد، ونُعلن عن تحسينات كبيرة مقارنة بالنظم السابقة. ونُطلق كودنا على الرابط: https://github.com/SapienzaNLP/consec.