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该论文认为，在英语词义消歧中，金标准标签而非模型已成为瓶颈，发布了新的基准和一个双编码器模型来解决这个问题，并证明重新标记能提升性能。
SwanNLP在SemEval-2026任务5中提出了一个基于LLM的合理性评分框架，用于叙述词义消歧任务。该框架采用结构化推理和动态少样本提示技术，预测短篇故事中词义的人类感知合理性。研究表明，通过少样本提示和模型集成，商用大参数语言模型能够有效复现真实叙述场景中的人类判断模式。