理解语言的核心自然是了解词语在文本中的不同含义。雷锋网先说个中文笑话先：

领导：「你这是什么意思？」

下属：「没什么意思，意思意思。」

领导：「你这就不够意思了。」

下属：「小意思，小意思。」

领导：「你这人真有意思。」

下属：「其实也没有别的意思。」

领导：「那我就不好意思了。」

下属：「是我不好意思。」

如果让机器来理解这些到底是什么意思，想必它也会头疼的吧。

那么用相对简单的英文？也没有那么简单。毕竟一个单词可能包括数十个意思。

举个例子：「he will receive stock in the reorganized company」，这个句子中，我们结合上下词就能知道，「stock」在这里是股票的意思，我们可以从牛津字典中找到更为专业的解释。

但是同样在牛津字典中，stock这个词还有超过10个不同的含义，比如「（商店里的）库存」或是「(鞭子、钓竿等的)柄」。对于计算机算法而言，如何从博大精深的含义中找寻某个句子中对应的词义？这的确是一个词义消歧难题，也就是AI-Complete问题。

雷锋网消息，今天谷歌研究院又发出了重磅新闻，他们发布了基于MASC&SemCor数据集的大规模有监督词义消歧语料。这些语料会与牛津字典上的例句做映照，广泛适用于各个社区。与此同时，本次发布也是最大的全句释义语料库之一。

有监督词义消歧

人们通过对句子中词语的内容进行理解，因为我们能通过常识判断上下文的含义。比如同样一个例子，「『stock』in a business」代表的自然是股票的意思，而「『stock』in a bodega」更有可能是库存的意思，即使这里的bodega也可能指酒窖生意。我们希望为机器提供足够的背景信息，并应用于理解文本中词语的含义。

有监督词义消歧（WSD）尝试解决这一问题，也就是让机器学习使用人工标记的数据，并与字典中的词语所代表的典型含义匹配。我们希望构建这样的一个监督模型，能够不考虑复杂语境，并匹配句中单词在词典中最可能表达的含义。虽然这一点富有挑战，但监督模型在大量训练数据支持下表现良好。

通过发布数据集，我们希望社区能够提出更好的算法，让机器对自然语言产生更深刻的理解，支持以下的应用：

从文本中自动搭建数据库存，这样一来，机器可以回答问题，并将文档中的知识串联起来。举个例子，机器在经过学习后，明白「hemi engine」指的是一种自动化的机械；而「locomotive engine」则与火车有关。也能理解「Kanye West is a star」指的是名人的意思；而「Sirius is a star」则是天文学概念。

消除歧义。我们希望让文本在查询中能够呈现不同的含义，避免张冠李戴，与此同时还能返回具有相关语义的文档。

人工注释

在我们人工标记的数据集中，每一个词义注释都由五个评估者进行审核。为了确保质量，这些评估者会进行训练（gold annotation），即让语言学家们对一些研究样本进行标记。

在页面左边呈现的是general的常用词义及例句，在右侧的文本中，general一词会高亮显示。除了匹配词义外，评估者还能对词语进行判断，可以指出包括「拼写错误」、「上述情况都不符合」、「不确定」等三种情况。此外，评估者可以对一些含有隐喻的词语进行标记并评论。

这些人工的词义标注采用了Krippendorff's alpha (α>= 0.67则具有一定可信度，α>= 0.80则表示具有很高的可信度)进行判断，结果显示得分为0.869。雷锋网认为这是一个非常不错的成绩了。

与此同时，谷歌也发布了两个从牛津词典到Wordnet的映射。小的数据集中含有2200个单词，而大的数据集则是算法构建的。这两个映射内容能够更好地将Wordnet的内容应用于牛津词典的语料库中，也能够在使用过程中实现系统的构建。

以上研究成果已经收录在「Semi-supervised Word Sense Disambiguation with Neural Models」中，主要采用的是LSTM语言处理模型及半监督学习算法。

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