1. 품사 태깅(POS Tagging): 문장의 각 단어에 대해 품사를 태깅하는 작업을 수행합니다. 이를 통해 문장의 구조와 단어 간 관계를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, “바람이 차갑다”와 “차가운 바람이 부는 것 같다”는 의미가 다른 문장입니다. 품사 태깅을 통해 이러한 문장의 중의성을 해결할 수 있습니다.

2. 구문 분석(Syntax Parsing): 문장의 구조를 분석하여 문장에 포함된 구문 정보를 추출합니다. 이를 통해 단어들 사이의 의미적인 연결을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, “나무에 앉은 새”는 “새”가 “나무에 앉은” 곳에서 앉은 것을 의미하지만, “나무에 올라간 새”는 “새”가 “나무에 올라간” 곳에 위치한 것을 의미합니다. 구문 분석을 통해 문장의 중의성을 해결할 수 있습니다.

3. 워드넷(WordNet)을 활용한 문맥 정보 활용: 워드넷은 단어 간 시소러스에 기반한 사전으로서, 단어의 동의어, 반의어 및 상위어 등의 정보를 제공합니다. 문장의 단어들을 워드넷을 통해 검색하고, 문맥 정보를 활용하여 중의성을 해결할 수 있습니다.

이러한 NLTK의 기능을 활용하여 문장의 중의성을 해결할 수 있습니다. 세부적인 사용법과 예제는 NLTK 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.