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词义消歧
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词典
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基于词典的语义消歧依赖于词典对语义的区分。粗粒度的一词多义指区分较大的语义，比如水，可能表示自然水，也能指水货；细粒度的一词多义指能区分较小不同的语义。如果词典缺少某一层次/某一些语义的描述，以词典作为词语义的完全描述就会导致问题。这个特点对WSD(词义消歧)与EL(entity linking)同样适用。解决这个问题的办法是，对描述较少的语义聚集自动增量增加聚类。_NEWLINE_英文里常用的字典包括WordNet, Roget'Thesaurus, BabelNet. 任意语言都可以把常用的字典、词典、网络百科、专业知识库/数据库 作为消歧的词典文件。
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词性标注
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词性标注与词义消歧是相互关联的两个问题，在人的系统他们同时能到满足。但是目前系统一般并不能让2者公用参数，同时输出。语义理解，包括分词、词性标注、词义消歧、句法解析、语义解析 并不是前馈的，是相互依赖的存在反馈的。_NEWLINE_词性标注与语义消歧都要依赖上下文来标注，但是词性标注比语义消歧要简单以及成功。原因主要是词性标注的标注集合是确定的，而语义消歧并没有，并且量级要大的多；词性标注的上下文依赖比语义消歧要短。
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judge依赖
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有时候人也不能很地判断一个词属于哪个意思。对于粗粒度的区分肯定比细粒度的高。所以一般选择粗粒度的任务，因为需要使用人的判断作为黄金标准。
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语用学
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许多研究者认为要做到词义消歧，需要理解语用学、一些常识。语言学本身就是与知识紧密结合的，肯定需要语言相关的常识帮助解析，就像实体消歧需要实体的相关的知识一样。
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不同任务使用词义消歧的区别
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不同的任务具体词义消歧会不同。比如翻译，不必须显式地输出词义消歧中间结果，他需要最后的句子的同义即可
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多义的定义
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人们一般能在粗粒度的定义上获得一致的看法，当他到更细的粒度，则很难统一。并且即便同个语义，在不同的环境里，也许还会有不同，因为语言表达有无限的可能性，导致语义在细粒度可能会迁移。