ในภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ การเหนี่ยวนำความหมายของคำ ( Word-sense induction : WSI ) หรือการจำแนกความหมายของ คำ เป็นปัญหาที่ยังไม่ได้ รับการแก้ไข ในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติซึ่งเกี่ยวข้องกับการระบุความหมาย ของ คำ โดยอัตโนมัติ (เช่นความหมายต่างๆ ) เนื่องจากผลลัพธ์ของการเหนี่ยวนำความหมายของคำคือชุดของความหมายสำหรับคำเป้าหมาย (คลังความหมาย) งานนี้จึงมีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับงาน การแก้ความกำกวมของ ความหมายคำ (Word-sense disambiguation : WSD) ซึ่งอาศัยคลังความหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและมุ่งแก้ปัญหาความกำกวมของคำในบริบท

ผลลัพธ์ของอัลกอริทึมการเหนี่ยวนำความหมายของคำคือการจัดกลุ่มบริบทที่คำเป้าหมายปรากฏหรือการจัดกลุ่มคำที่เกี่ยวข้องกับคำเป้าหมาย มีวิธีการหลักสามวิธีที่เสนอไว้ในเอกสาร: ^{[ 1 ] [ 2 ]}

• การจัดกลุ่มตามบริบท
• การจัดกลุ่มคำ
• กราฟการเกิดร่วมกัน

สมมติฐานพื้นฐานของแนวทางนี้คือ คำต่างๆ จะมีความหมายคล้ายคลึงกันหากปรากฏในเอกสารที่คล้ายคลึงกัน ภายในกรอบบริบทที่คล้ายคลึงกัน หรือในบริบททางไวยากรณ์ที่คล้ายคลึงกัน^{[ 3 ]}การปรากฏแต่ละครั้งของคำเป้าหมายในคลังข้อมูลจะถูกแทนด้วยเวกเตอร์ บริบท เวกเตอร์บริบทเหล่านี้อาจเป็นเวกเตอร์ลำดับที่หนึ่ง ซึ่งแสดงถึงบริบทโดยตรง หรือเวกเตอร์ลำดับที่สอง กล่าวคือ บริบทของคำเป้าหมายจะคล้ายคลึงกันหากคำเหล่านั้นมักปรากฏร่วมกัน จากนั้นเวกเตอร์จะถูกจัดกลุ่มเป็นกลุ่ม โดยแต่ละกลุ่มจะระบุความหมายของคำเป้าหมาย แนวทางการจัดกลุ่มบริบทที่เป็นที่รู้จักกันดีคืออัลกอริทึมการจำแนกกลุ่มบริบท^{[ 4 ]}ซึ่งอิงตามวิธีการคำนวณเมทริกซ์ขนาดใหญ่

การจัดกลุ่มคำเป็นแนวทางที่แตกต่างในการเหนี่ยวนำความหมายของคำ โดยประกอบด้วยการจัดกลุ่มคำที่มีความหมายคล้ายคลึงกันและสามารถมีความหมายเฉพาะได้ อัลกอริทึมของ Lin ^{[ 5 ]}เป็นตัวอย่างต้นแบบของการจัดกลุ่มคำ ซึ่งอิงตามสถิติการพึ่งพาทางไวยากรณ์ที่เกิดขึ้นในคลังข้อมูลเพื่อสร้างชุดคำสำหรับแต่ละความหมายที่ค้นพบของคำเป้าหมาย^{[ 6 ]}การจัดกลุ่มโดยคณะกรรมการ (CBC) ^{[ 7 ]}ก็ใช้บริบททางไวยากรณ์เช่นกัน แต่ใช้เมทริกซ์ความคล้ายคลึงกันเพื่อเข้ารหัสความคล้ายคลึงกันระหว่างคำและอาศัยแนวคิดของคณะกรรมการในการแสดงความหมายที่แตกต่างกันของคำที่สนใจ แนวทางเหล่านี้ยากที่จะนำไปใช้ในวงกว้างสำหรับหลายโดเมนและภาษา

สมมติฐานหลักของกราฟการเกิดร่วมกันนั้นถือว่าความหมายของคำสามารถแสดงได้โดยใช้กราฟ การเกิดร่วมกัน ซึ่งจุดยอดคือการเกิดร่วมกันและขอบคือความสัมพันธ์ของการเกิดร่วมกัน แนวทางเหล่านี้เกี่ยวข้องกับวิธีการจัดกลุ่มคำ โดยที่การเกิดร่วมกันระหว่างคำสามารถหาได้จากความสัมพันธ์ทางไวยากรณ์^{[ 8 ]}หรือความสัมพันธ์ของคำที่ใช้ร่วมกัน^{[ 9 ]} HyperLex เป็นแนวทางที่ประสบความสำเร็จของอัลกอริทึมกราฟ โดยอาศัยการระบุฮับในกราฟการเกิดร่วมกัน ซึ่งต้องรับมือกับความต้องการในการปรับพารามิเตอร์จำนวนมาก^{[ 10 ]}เพื่อจัดการกับปัญหานี้ มีการเสนออัลกอริทึมแบบกราฟหลายตัว ซึ่งอิงตามรูปแบบกราฟที่เรียบง่าย ได้แก่ การจัดกลุ่มความโค้ง สี่เหลี่ยม สามเหลี่ยม และเพชร (SquaT++) และการจัดกลุ่มต้นไม้ครอบคลุมสูงสุดแบบสมดุล (B-MST) ^{[ 11 ]}รูปแบบดังกล่าวมีเป้าหมายเพื่อระบุความหมายโดยใช้คุณสมบัติโครงสร้างท้องถิ่นของกราฟการเกิดขึ้นร่วมกัน อัลกอริทึมแบบสุ่มซึ่งแบ่งจุดยอดของกราฟโดยการถ่ายโอนข้อความหลัก (เช่น ความหมายของคำ) ไปยังจุดยอดข้างเคียงซ้ำๆ^{[ 12 ]}คือ Chinese Whispers การใช้กราฟการเกิดขึ้นร่วมกันได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ทันสมัยในงานประเมินมาตรฐาน

• การเหนี่ยวนำความหมายของคำได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นประโยชน์ต่อการค้นหาข้อมูลบนเว็บเมื่อใช้คำค้นหาที่คลุมเครือมาก^{[ 9 ]}
• อัลกอริทึมการเหนี่ยวนำความหมายของคำแบบง่ายช่วยเพิ่มการจัดกลุ่มผลการค้นหาเว็บได้อย่างมากและปรับปรุงความหลากหลายของผลการค้นหาที่ส่งคืนโดยเครื่องมือค้นหาเช่นYahoo! ^{[ 13 ]}
• ^{การเหนี่ยวนำความหมายของคำได้ รับ}การนำไปใช้เพื่อเพิ่มพูนทรัพยากรคำศัพท์เช่นWordNet [ ^{14 ]}

• SenseClustersเป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่ใช้งานได้ฟรี ซึ่งทำการจัดกลุ่มบริบทและจัดกลุ่มคำไปพร้อมกัน

• การแยกความหมายของคำ
• การเหนี่ยวนำไวยากรณ์
• ความหมายหลายนัย