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1)  concept semantic network
概念语义网络
1.
It constructs concept semantic network as dictionary and knowledge base by combining domain background knowledge and substitutes concept matching for traditional literal mating.
该模型以中文文本为处理对象,结合领域背景,构建概念语义网络作为分词词典和知识库,用概念之间的联系和匹配取代传统的字面匹配,克服了仅局限于表面形式的缺陷;把自然语言处理从目前基于关键词层面提高到基于知识的层面,从而在概念层次上理解文献主题,突破了传统的关键词匹配的局限,在一定程度上解决了词汇差异问题。
2)  Concept Semantic Network Graph
概念语义网络图
1.
Research and Implementation of RDF Knowledge Reasoning based on Concept Semantic Network Graph;
基于概念语义网络图的RDF知识推理研究与实现
3)  semantic network base on concept
基于概念语义网络
4)  semantic concept
语义概念
1.
Research into information retrieval based on the combination of keyword and semantic concept;
基于关键词与语义概念结合的信息检索研究
2.
Traditional text categorization methods are difficult to deal with the high dimensionality characteristic of the text documents based on semantic concept of the words.
基于词空间的分类方法很难处理文本的高维特性和捕获文本语义概念。
3.
The extended model realizes semantic concept retrieval and is able to handle the inqu.
新模型合理地考虑了术语关系,实现了基于语义概念的检索。
5)  conceptual meaning
概念语义
1.
The conceptual process of clause is the mechanism accounting for the conceptual meaning.
小句概念过程是其概念语义的表述机制,它在理论表述方面有其优势。
6)  concept network
概念网络
1.
Automatic Assessment Technology Based on Domain-specific Concept Network;
基于领域概念网络的自动批改技术
补充资料:语义网络理论
      用于表示词与词之间的语义关系的一种网络理论。1973年由美国人工智能专家司马贺提出。其原理是以句中词的概念为网络的结点,以沟通结点之间的有向弧来表示概念与概念之间的语义关系,构成一个彼此相连的网络,以理解自然语言句子的语义。
  
  例如, John saw Mary dancing(约翰看到玛丽跳舞。)这个句子,可用下面的语义网络符号来表示:
  
  C1 TOKEN(see)
  
  
  
    TIME PAST
  
  
  
    DATIVEC2
  
  
  
    OBJECT C3
  
  C2 TOKEN(John)
  
  
  
    NUMBER SINGULAR
  
  C3 TOKEN (dancing)
  
  
  
    TIME PROGRESSIVE PAST
  
  
  
    AGENT C4
  
  C4 TOKEN(Mary)
  
  
  
    NUMBER SINGULAR
  
  这里,C1,C2,C3,C4是语义网络中表示概念的结点。see的意义项是C1,John的意义项是C2, dancing的意义项是C3,Mary的意义项是C4。TOKEN表示词项, TIME表示时态,NUMBER表示数,PAST表示过去时, PROGRESSIVE表示进行时,SINGULAR 表示单数, AGENT 表示主体格,DATIVE表示给予格,OBJECT表示客体格,它们都是深层格。根据这样的语义关系,这个句子可用语义网络表示如:
  
  采用语义网络来理解自然语言时,首先分解输入句的句法关系,同时分析句子的深层格结构,记录语义关系,最后求出输入句的语义网络,借以理解自然语言的语义。
  

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条