One system which does represent a l

One system which does represent a large number of word meanings is WordNet, an online lexical database with 39,000 lexical entries (Beckwith, Fellbaum, Gross, & Miller, 1990). In this system synonymy does play a fun- damental role (Miller & Fellbaum, 1990). WordNet is based on a conception of the lexicon as a matrix of word-forms (or tokens) and meanings (or concepts). Synonymy and polysemy are complementary phenomena that arise when a con- cept can be represented by more than one word form (synonymy), or a word- form represents more than one concept (polysemy). Word forms are represented in the system by written words. Concepts are represented by sets of synonyms. For example the two synonym sets {board,plank} and {board, committee}serve to designate two different concepts that are both expressed by the word-form board. Pointers between synonym sets represent semantic relations, including hyponymy, in typical network fashion. In WordNet synonymy is more funda- mental than hyponymy. Unlike hyponymy, synonymy is not represented ex- plicitly by a pointer because it is represented more fundamentally in the synonym sets that represent concepts.
WordNet differs from more traditional network theories in that its goal is to explicitly represent knowledge of the lexicon and to do so for a significant subset of the English language. As a result WordNet differs from other network models in the role ascribed to synonymy. Both types of model represent hy- ponymy by a relational pointer. In the more traditional network models the pointers are the most basic semantic relations in the system, so that if synonymy is not directly represented by a pointer it must be represented, in a more complex fashion, by a combination of primitive relational pointers, e.g., by bidirectional hyponymy pointers. In WordNet, in contrast, synonymy is more fundamental than the relations that are represented by pointers. Synonymy is the relation which is used to establish the concept nodes of which the network is composed.
These two approaches thus make different predictions about the speed with which hyponymy and synonymy can be recognized. Each approach predicts that simpler or more primitive relations will be identified more quickly than more complex relations, other things being equal. This prediction is made explicitly by traditional network theories. Network models attribute speed of relation iden- tification to the time required to search for prestored relation markers (e.g., Anderson, 1983; Glass & Holyoak, 1975). Simpler relations are faster because they require fewer markers to be retrieved. To verify that "A car is a vehicle" a single ISA or hyponym marker between CAR and VEHICLE would be re- trieved. For "'An auto is a car," two ISA markers would be retrieved, one between AUTO and CAR, and another between CAR and AUTO. Since retrieval of a single marker should take less time than retrieval of two markers, responses would be faster for hyponymy than for synonymy.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบบหนึ่งซึ่งเป็นตัวแทนของความหมายคือ WordNet เป็นฐานข้อมูลเกี่ยวกับคำศัพท์ออนไลน์กับรายการ 39,000 เกี่ยวกับคำศัพท์ (Beckwith, Fellbaum รวม และมิ ลเลอร์ 1990) ในระบบนี้ synonymy เล่นบทบาทสนุก damental (มิลเลอร์ & Fellbaum, 1990) WordNet เป็นไปตามความคิดของปทานุกรมที่เป็นเมทริกซ์รูปแบบคำ (หรือสัญญาณ) และความหมาย (หรือแนวคิด) Synonymy และ polysemy จะเสริมปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อกง-cept สามารถแสดงฟอร์มคำหนึ่ง (synonymy), หรือแบบ word แสดงถึงแนวคิดมากกว่าหนึ่ง (polysemy) แบบฟอร์ม Word จะแสดงในระบบ โดยการเขียนคำ แนวคิดที่จะแทน ด้วยชุดของคำเหมือน ตัวอย่างสองเหมือนชุด {บอร์ด แผ่น} และ {คณะ กรรมการ} บริการเพื่อกำหนดแนวความคิดที่แตกต่างกันสองที่ทั้งสองจะแสดง โดยคณะแบบฟอร์มคำ ตัวชี้ระหว่างชุดคำแสดงความสัมพันธ์ความหมาย รวม hyponymy ในเครือข่ายทั่วไป ใน WordNet synonymy ได้เพิ่มเติม funda-จิตกว่า hyponymy ต่างจาก hyponymy, synonymy ไม่ได้อดีต plicitly represented โดยตัวชี้เนื่องจากแทนภาระเพิ่มเติมในชุดเหมือนที่แสดงถึงแนวคิดWordNet แตกต่างจากทฤษฎีเครือข่ายดั้งเดิมที่มีเป้าหมายชัดเจนแสดงถึงความรู้ปทานุกรม และสำหรับชุดย่อยที่สำคัญของภาษาอังกฤษดัง ดัง WordNet แตกต่างจากรูปแบบเครือข่ายอื่น ๆ ในบทบาท ascribed เพื่อ synonymy ทั้งสองชนิดของแบบจำลองแสดง ponymy ฮี โดยชี้เชิง ในรูปแบบเครือข่ายแบบดั้งเดิมมากขึ้น ตัวชี้ได้ความสัมพันธ์ความหมายพื้นฐานที่สุดในระบบ เพื่อว่าถ้า synonymy ไม่ตรงแสดง โดยตัวชี้ มันต้องแสดงถึง ในแฟชั่นที่ซับซ้อนมากขึ้น โดยการชี้เชิงดั้งเดิม เช่น โดยตัวชี้ hyponymy แบบสองทิศทาง ใน WordNet คมชัด synonymy ได้พื้นฐานมากกว่าความสัมพันธ์ที่แสดง โดยตัวชี้ Synonymy ความสัมพันธ์ที่ใช้ในการสร้างโหนแนวคิดที่ประกอบด้วยเครือข่ายสองวิธีเหล่านี้จึงทำให้คาดการณ์ต่าง ๆ เกี่ยวกับความเร็วที่ hyponymy และ synonymy การรับรู้ แต่ละวิธีทำนายที่ ง่ายกว่า หรือดั้งเดิมมากขึ้นความสัมพันธ์จะถูกระบุได้รวดเร็วกว่าความสัมพันธ์ซับซ้อน สิ่งอื่น ๆ เป็นเท่า ทายนี้ทำอย่างชัดเจนตามทฤษฎีเครือข่ายแบบดั้งเดิม ความเร็วเครือข่ายรุ่นแอตทริบิวต์ของ tification iden สัมพันธ์กับเวลาที่ใช้ในการค้นหาเครื่องหมายความสัมพันธ์ prestored (เช่น แอนเดอร์สัน 1983 แก้วและ Holyoak, 1975) ความสัมพันธ์ง่ายได้เร็ว เพราะพวกเขาต้องการเครื่องหมายน้อยกว่าดึง เพื่อตรวจสอบว่า "รถเป็นรถ" เครื่องเดียว ISA หรือ hyponym หมายระหว่างรถยนต์และยานพาหนะจะ re-trieved สำหรับ "' การเป็นรถ , " จะสามารถเรียกเครื่องหมายสอง ISA หนึ่งระหว่างรถยนต์ และรถ และอื่น ๆ ระหว่างรถยนต์และรถยนต์ ตั้งแต่เรียกเครื่องหมายเดียวควรใช้เวลาน้อยกว่าเรียกเครื่องหมายที่สอง การตอบสนองจะเร็วสำหรับ hyponymy กว่า synonymy

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบหนึ่งซึ่งจะเป็นตัวแทนของจำนวนมากของความหมายของคำเป็น WordNet เป็นฐานข้อมูลคำศัพท์ออนไลน์ที่มี 39,000 รายการคำศัพท์ (Beckwith, Fellbaum, Gross, และมิลเลอร์, 1990) คำพ้องในระบบนี้จะมีบทบาท fun- damental (มิลเลอร์และ Fellbaum, 1990) WordNet จะขึ้นอยู่กับความคิดของพจนานุกรมเป็นเมทริกซ์ในรูปแบบคำ (หรือสัญญาณ) และความหมาย (หรือแนวความคิด) คำพ้องและ polysemy เป็นปรากฏการณ์ที่สมบูรณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อซีอีพีทีทำาสามารถแสดงมากกว่าหนึ่งรูปแบบคำ (คำพ้อง) หรือรูปแบบที่แสดงให้เห็นถึง word- มากกว่าหนึ่งแนวคิด (polysemy) รูปแบบ Word ที่จะแสดงในระบบโดยคำที่เขียน แนวคิดจะแสดงโดยชุดคำพ้อง ยกตัวอย่างเช่นทั้งสองชุดไวพจน์ {รีด, ไม้กระดาน} และ {คณะกรรมการคณะกรรมการ} ทำหน้าที่ในการกำหนดสองแนวคิดที่แตกต่างกันมีทั้งที่แสดงโดยคณะกรรมการคำแบบฟอร์ม ตัวชี้ระหว่างชุดคำพ้องความหมายเป็นตัวแทนของความสัมพันธ์รวมทั้ง hyponymy ในแฟชั่นเครือข่ายโดยทั่วไป ในคำพ้อง WordNet เป็น funda- จิตมากขึ้นกว่า hyponymy ซึ่งแตกต่างจาก hyponymy, คำพ้องไม่ได้เป็นตัวแทนอดีต plicitly โดยตัวชี้เพราะมันเป็นตัวแทนมากขึ้นพื้นฐานในไวพจน์ชุดที่เป็นตัวแทนของแนวคิด.
WordNet แตกต่างจากทฤษฎีเครือข่ายแบบดั้งเดิมมากขึ้นในการที่เป้าหมายคือการเป็นตัวแทนอย่างชัดเจนความรู้เกี่ยวกับศัพท์และจะทำเช่นนั้น สำหรับส่วนย่อยอย่างมีนัยสำคัญของภาษาอังกฤษ เป็นผล WordNet แตกต่างจากรูปแบบเครือข่ายอื่น ๆ ในบทบาทกำหนดคำพ้อง ทั้งสองประเภทของรูปแบบการแสดง ponymy เชียโดยตัวชี้สัมพันธ์ ในรูปแบบเครือข่ายแบบดั้งเดิมมากขึ้นตัวชี้เป็นส่วนใหญ่ความสัมพันธ์ความหมายพื้นฐานในระบบเพื่อที่ว่าถ้าเป็นคำพ้องไม่ได้เป็นตัวแทนโดยตรงจากตัวชี้จะต้องมีการแสดงในรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยการรวมกันของตัวชี้สัมพันธ์ดั้งเดิมเช่น, โดยตัวชี้ hyponymy แบบสองทิศทาง ใน WordNet ในทางตรงกันข้ามคำพ้องเป็นพื้นฐานมากกว่าความสัมพันธ์ที่เป็นตัวแทนของคำแนะนำ คำพ้องความสัมพันธ์ที่ใช้ในการสร้างโหนดซึ่งแนวคิดของเครือข่ายที่ประกอบด้วย.
ทั้งสองวิธีจึงทำให้การคาดการณ์ที่แตกต่างกันเกี่ยวกับความเร็วที่ hyponymy คำพ้องและได้รับการยอมรับ แต่ละวิธีการคาดการณ์ว่าความสัมพันธ์ที่เรียบง่ายหรือดั้งเดิมจะถูกระบุได้อย่างรวดเร็วกว่าความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นสิ่งอื่น ๆ เหมือนกัน คำทำนายนี้จะทำอย่างชัดเจนโดยทฤษฎีเครือข่ายแบบดั้งเดิม รูปแบบเครือข่ายแอตทริบิวต์ความเร็วของความสัมพันธ์ iden- tification เวลาที่จำเป็นในการค้นหาเครื่องหมายสัมพันธ์ prestored (เช่น Anderson, 1983; แก้วและ Holyoak, 1975) ความสัมพันธ์ที่เรียบง่ายจะได้เร็วขึ้นเพราะพวกเขาต้องการเครื่องหมายน้อยลงที่จะดึง เพื่อตรวจสอบว่า "รถเป็นรถที่" ISA เดียวหรือเครื่องหมาย hyponym ระหว่างรถยนต์และยานพาหนะจะเป็นอีก trieved สำหรับ "รถยนต์คือรถ" สองเครื่องหมาย ISA จะถูกเรียกคืนหนึ่งระหว่างรถยนต์และรถและอื่น ๆ ระหว่างรถและอัตโนมัติ ตั้งแต่การดึงเครื่องหมายเดียวควรใช้เวลาน้อยกว่าการดึงสองเครื่องหมายการตอบสนองจะเร็วขึ้นสำหรับ hyponymy กว่าคำพ้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบบหนึ่งซึ่งไม่ได้เป็นตัวแทนของตัวเลขขนาดใหญ่ของความหมายคำเครือข่ายคำ , ศัพท์ออนไลน์ฐานข้อมูลกับรายการ ( 39 , 000 คำศัพท์ Beckwith fellbaum มาก& , มิลเลอร์ , 1990 ) การมีความหมายเหมือนกัน ในระบบนี้จะเล่นสนุก - บทบาท damental ( มิลเลอร์& fellbaum , 2533 ) เครือข่ายคำขึ้นอยู่กับความคิดของพจนานุกรมเป็นเมทริกซ์ในรูปแบบคำ ( หรือสัญญาณ ) และความหมาย ( หรือแนวคิด )การศึกษาเกี่ยวกับคำที่มีความหมายเหมือนกัน และ polysemy เป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อเสริมคอน - CEPT สามารถแทนได้ด้วยคำมากกว่าหนึ่งรูปแบบ ( การมีความหมายเหมือนกัน ) หรือคำ - แบบฟอร์มแสดงมากกว่าหนึ่งแนวคิด ( polysemy ) รูปแบบ Word จะแสดงในระบบโดยเขียนคำ แนวคิดจะแทนด้วยชุดไวพจน์ . ตัวอย่างเช่นสองไวพจน์ชุด { } และ { บอร์ด กระดานบอร์ดให้แต่งตั้งคณะกรรมการ } แนวคิดที่แตกต่างกันสองที่ทั้งสองแสดงออกโดยคำว่ารูปแบบกระดาน ชี้ระหว่างชุดคำที่เกี่ยวข้องแสดงความหมาย ความสัมพันธ์ รวมถึง hyponymy ในแฟชั่นเครือข่ายทั่วไป ในการศึกษาเกี่ยวกับคำที่มีความหมายเหมือนกันคือ funda เครือข่ายคำ - จิตกว่า hyponymy . hyponymy แตกต่าง ,การศึกษาเกี่ยวกับคำที่มีความหมายเหมือนกัน คือ ไม่แสดงออก plicitly โดยชี้เพราะมันจะแสดงพื้นฐานเพิ่มเติมในคำที่เกี่ยวข้องชุดที่แสดงถึงแนวคิด ทฤษฎีเครือข่ายคำ
แตกต่างจากเครือข่ายแบบดั้งเดิมมากขึ้นในเป้าหมายของมันคืออย่างชัดเจนแสดงความรู้ของพจนานุกรมและการทำดังนั้นสำหรับเซตย่อยที่สำคัญของภาษาอังกฤษเป็นผลให้เครือข่ายคำแตกต่างจากแบบจำลองเครือข่ายอื่น ๆในบทบาท ascribed เพื่อการมีความหมายเหมือนกัน . ทั้งสองประเภทของรูปแบบของ HY - ponymy โดยชี้สัมพันธ์ ในรูปแบบเครือข่ายแบบดั้งเดิมมากขึ้น ชี้มีความสัมพันธ์ทางความหมายพื้นฐานที่สุดในระบบ ดังนั้นถ้าการมีความหมายเหมือนกันคือไม่โดยตรงแทน โดยตัวชี้จะต้องแสดงในแฟชั่นที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยการรวมกันของตัวชี้แบบดั้งเดิม เช่น โดยทิศทาง hyponymy ตัวชี้ . ในเครือข่ายคำ ในทางตรงข้าม การมีความหมายเหมือนกันคือพื้นฐานมากกว่าความสัมพันธ์ที่แสดงโดยตัวชี้ . การศึกษาเกี่ยวกับคำที่มีความหมายเหมือนกันคือ ความสัมพันธ์ที่ใช้ในการสร้างแนวคิดโหนด ซึ่งเครือข่ายประกอบด้วย .
ทั้งสองวิธีจึงทำให้การคาดการณ์ที่แตกต่างกันเกี่ยวกับความเร็วที่ hyponymy และ การมีความหมายเหมือนกัน สามารถยอมรับได้ แต่ละวิธีที่ง่ายหรือมากกว่าความสัมพันธ์แบบดั้งเดิม โดยจะระบุได้อย่างรวดเร็วกว่าความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นอย่างเท่าเทียมกัน . การทำนายนี้เป็นอย่างชัดเจนโดยทฤษฎีเครือข่ายแบบดั้งเดิมแบบจำลองเครือข่ายคุณลักษณะความเร็วของความสัมพันธ์ iden - tification กับเวลาที่ใช้ในการค้นหา prestored เครื่องหมายความสัมพันธ์ ( เช่น แอนเดอร์สัน , 1983 ; แก้ว& holyoak , 1975 ) ง่ายมีความสัมพันธ์เร็วขึ้นเพราะพวกเขาต้องการมีเครื่องหมายถูกดึง เพื่อตรวจสอบว่ารถเป็นยานพาหนะเดียวหรือ " ISA hyponym เครื่องหมายระหว่างรถยนต์และยานพาหนะจะ re - trieved . " 'an ยานยนต์รถยนต์" สองเครื่องหมาย ISA จะดึงหนึ่งระหว่างรถยนต์และรถ และอีกระหว่างรถยนต์และรถยนต์ เนื่องจากการสืบค้นเครื่องหมายเดียว น่าจะใช้เวลาน้อยกว่าการสองเครื่องหมาย , การตอบสนองจะเร็วขึ้น hyponymy กว่าการมีความหมายเหมือนกัน .