1) semantic dependency net
语义依存网络
3) dependence semantic
依存语义
4) semantic dependent tree
语义依存树
1.
This paper introduces the method of tranforming the semantic dependent tree to SQL in Nchiql.
本文介绍了关系数据库受限自然语言查询系统NChiql中语义依存树向SQL的转换算法。
5) Semantic dependency grammar
语义依存语法
6) semantic network
语义网络
1.
Approach of Semantic Network for Representing Feature Based Knowledge of Part;
基于特征的零件知识语义网络表示法
2.
Chemical Domain Concept Retrieval based on Semantic Network;
基于语义网络的化工领域概念检索研究
3.
The Expression of Pathology Diagnosis Case and the Research on Uncertainty Based on Semantic Network;
基于语义网络的病理诊断案例表示及不确定性研究
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。
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