في هذه الورقة، نقدم نظامنا الذي شاركناه في مهمة Semeval Semeval Semeval Semeval 2021. في تجاربنا، حققنا في إمكانية استخدام نظام غموض من معنى الكلام من الكلمات الدقيقة التي تم تدريبها على البيانات المشروحة ذات الإحساس باللغة الإنجليزية ورسم تنبؤات على
التكافؤ الدلالي للكلمات في السياق بناء على تشابه القوائم المرتبة يتعين اتخاذ إجراءات Wordnet (الإنجليزية) التي تم إرجاعها لقرارات الكلمات المستهدفة. نغلبنا على الجوانب المتعددة، والأشياء عبر اللغات من المهمة المشتركة من خلال تطبيق محول متعدد اللغات لترميز النصوص المكتوبة في اللغة العربية والإنجليزية والفرنسية والروسية والصينية. في حين أن نتائجنا تتأخر وراء التقديمات الكبيرة التقديرات، إلا أنها تتمتع بالفائدة التي لا توفر فقط علم ثنائي سواء كانت كلمتين في سياقها لها نفس المعنى، ولكنها توفر أيضا إخراج أكثر ملموسة في شكل قائمة في المرتبة (الإنجليزية) يتخلخل Wordnet بغض النظر عن لغة نصوص الإدخال. نظرا لأن إطارنا مصمم ليكون عاميا قدر الإمكان، فيمكن تطبيقه كأساس أساسي لأي لغة (مدعومة من الهندسة المعمارية المتعددة اللغات المستخدمة) حتى في غياب أي شكل إضافي من بيانات التدريب المحددة للغة.
