Аннотация:В статье предлагается контекстно-зависимый программный подход, который позволяет подойти к решению смысловой неоднозначности применительно к предметной области «речеведение» (как междисциплинарная наука, объектом которой является устная речь). Специальные значения терминов рассматриваются как отдельные кластеры многомерного векторного пространства, включающего массивы контекстных слов. В дальнейшем, базируясь на данном подходе, программа вычисляет апостериорную вероятность того, что целевой термин в конкретном предложении используется со специальным значением. Предлагаемый механизм может быть интегрирован в модуль предварительной обработки системы машинного перевода (МП). В качестве решения этой задачи в статье предлагается увеличить вес (или значение) менее частотных, но вместе с тем более значимых слов, что, поможет повысить точность определения значения двусмысленного термина. Этот механизм может потенциально действовать как часть модуля предварительного редактирования для системы машинного перевода (МП).