本論文では、SemDeep6における「文脈中の語の意味の検証（Words in Context – Target Sense Verification, WiC-TSV）」チャレンジにおいてCTRLが実施した参加結果について述べる。我々の戦略は、ターゲット語に対して簡潔なアノテーションスキームを適用し、その後、既存の汎用的な事前学習済みニューラルモデルによって分類を行うものである。特に、マーカーを用いることで、モデルが解釈すべき語を正確に特定するための位置情報（position information）を付加する。チャレンジにおける実験結果から、本戦略は他の参加者（+11.4%の正確度向上）および強力なベースライン（+1.7%の正確度向上）を上回ることを確認した。