本研究针对低资源语言在词义消歧义（WSD）和词义引导（WSI）任务中缺乏大型数据集的问题，提出利用生成的句子对和字典示例来有效区分词义。结果显示，该方法在WSD和WSI任务上优于现有模型，显著提升了低资源语言的处理能力。