用語義信息造句子，“語義信息”造句

基於本體的語義信息集成主要解決分佈異構的數據源之間的模式級異構和部分數據異構（包括同義字和同音異義字）。

以問題的語義信息為分類依據，建立了一個新的問題分類體系，並提出了一種基於《知網》的自動分類方法。

語義信息建模（本體）不屬於邏輯數據建模，它對數據的語義（含義）和關係建模。

實驗結果表明，在知網中選取的首義原能很好的表達問題焦點詞的語義信息，可作為問題分類的一個主要特徵。

語義信息建模(本體)不屬於邏輯數據建模，它對數據的語義(含義)和關係建模。

然後，可能對那些下游的模型和工件進行更進一步的細分，這些細分與轉換流程所管理的語義信息不相關。

通過充分利用底層數據豐富的語義信息，語義搜索力圖為用户直接提供精準的*，而不僅是包含有所查關鍵字的文檔。

提供語義信息，如對象的作用和它們之間的關係。

針對具有語言評價信息的多指標羣聚類分析問題，提出一種基於二元語義信息處理的最大樹聚類方法。