초록
최근 최고 수준의 지도형 단어의미해석(WSD) 시스템(예: GlossBERT 및 이중 인코더 모델)은 사전 훈련된 언어 모델과 단어의 다양한 의미에 대한 짧은 사전 정의(또는 글로스)만을 활용함으로써 놀랄 만큼 우수한 성능을 달성하고 있다. 비록 간결하고 직관적이지만, 의미에 대한 설명을 제공하는 방식으로서 글로스는 단지 하나의 방법에 불과하다. 본 논문에서는 동의어, 단어 의미의 사용 예시로 사용되는 어절 또는 문장, 그리고 하위 의미의 상위 개념(하이퍼니움)의 의미 글로스 등을 통합함으로써 의미 표현을 향상시키는 데 초점을 맞춘다. 우리는 이러한 추가 정보를 포함함으로써 WSD 성능이 향상됨을 보여준다. 제안된 개선 방식을 적용한 본 시스템은 영어 전 단어 WSD 작업의 표준 벤치마크 테스트 데이터셋에서 F1 점수 82.0%를 기록하며, 이 벤치마크 데이터셋에 대해 이전에 발표된 모든 기록을 초과하는 성능을 달성하였다.