자연어 이해의 근본적인 과제인 단어 의미 중의성 해소에 대한 연구를 제시한다. 기존 방법은 주로 거친 입자 표현에 초점을 맞추고 수작업으로 주석이 달린 훈련 데이터를 필요로 한다. 본 논문에서는 수작업 주석 없이 통계적 언어 모델을 활용하여 보다 풍부한 표현(OpenCyc 기반)의 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기호적 NLU 시스템에서 생성된 여러 후보 의미를 구별 가능한 자연어 대안으로 변환하고, 이를 LLM에 질의하여 언어적 맥락에 맞는 해석을 선택한다. 선택된 의미는 다시 기호적 NLU 시스템으로 전달된다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해, 수작업으로 주석이 달린 정답과 비교 평가를 수행했다.
