图1 一个概念依存基元集

作为该方法的例子，研究下面的句子及其CD表示：

              The waiter brought Mary the check.                              (6）

ヨx, y Atrans(x) ∧ Actor(x,Waiter) ∧ Object(x,Check) ∧ To(x,Mary)

         ∧Ptrans(y) ∧ Actor(y,Waiter) ∧ Object(y,Check) ∧ To(y,Mary)

这里，动词broughr被转换为ATRANS和PTRANS两个基元，以表示服务员（waiter）不但在物理上将支票（check）交给了Mary，而且也把支票的控制权传给了她。注意，在CD中每个基元都与固定的题元角色相关联，以表示动作中各种各样的参与者。

这种组成方法并不局限于动词意义的表示。同样的概念也可以用于将名词分解为更基本的概念。研究将下面的词位kitten，puppy和child分解为更基本元素的例子：

ヨx Isa(x,Feline) ∧ Isa(x,Youth)

ヨx Isa(x,Canine) ∧ Isa(x,Youth)

ヨx Isa(x,Human)∧ Isa(x,Youth)

这里基元代表的是更基本的客体范畴，而不是动作范畴。利用这些基元，这些词位之间的相近关系以及相关术语cat,dog和person可以用下面的类似公式来捕捉：

ヨx Isa(x,Feline) ∧ Isa(x,Adult)

ヨx Isa(x,Canine) ∧ Isa(x,Adult)

ヨx Isa(x,Human) ∧ Isa(x,Adult)

在自然语言处理中，基元的主要应用领域是语义分析和机器翻译。在语义分析中，本质上基元是用于组织推理处理的。推理规则可以只与少量的基元相关联，而不再需要编译由详细词典项所假定的大量特殊意义。应该注意，在名词性词的表示中使用继承层级已经在很大程度上取代了基元分解。

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