現在の最先端の教師あり語義あいまいさ解消（WSD）システム（例：GlossBERTやバイエンコーダーモデル）は、事前学習された言語モデルと、各語義に対する短い辞書的定義（gloss）のみを用いることで、驚くべきほど良好な結果を達成している。短く直感的な定義である語義glossは、語義に関する情報提供の手段の一つではあるが、それ以外にも多くの方法が存在する。本論文では、語義表現の強化を目的として、同義語、語義の使用例となるフレーズや文、および上位語（hypernym）の語義glossを組み込む手法に注目する。我々は、こうした追加情報の導入がWSDの性能向上に寄与することを示す。提案する手法を用いることで、英語全語種WSDタスクの標準ベンチマークデータセットにおいてF1スコア82.0％を達成し、このベンチマークデータセットにおいてこれまでに発表されたすべての既存手法を上回った。