シソーラス造句

• ただし，＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠は，シソーラス中に含まれる語を示す．
  ＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠表示同义词词典所包含的词语。
• このため，大規模な関連シソーラスに図１の方法を適用することは困難である。
  由此，对于大规模的关联叙词表图１的方法很难应用。
• 中間言語として２言語シソーラスの意味クラスを用いる手法がある．
  作为中间语言，利用双语类语词典的意思单元，有这样一种手法。
• また，現在のシソーラスは共起するすべての語の組み合わせを考慮している．
  另外，现在的同义词词典正在考虑共现的全部词语组合。
• ［（４―ｂ）］シソーラスによる語彙的連鎖（ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）
  ［（４―ｂ）］基于同义词词典的词汇串（ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）
• 本研究では，シソーラスに角川類語新辞典＠ｒｅｆ＿０＠を使用する
  本研究，使用是角川同义词词典＠ｒｅｆ＿０＠作为同义词辞典。
• ＷｏｒｄＮｅｔ，ＥＤＲシソーラスのように，階層の深さが一定でない
  象ＷｏｒｄＮｅｔ、ＥＤＲ词汇汇编词典一样，层次纵深不定．
• 原言語のシソーラスは用例検索と翻訳パターン抽出フェーズで利用される．
  原语言的词表可以利用于例句检索和翻译模式提取位相。
• また，類義語間の差異を記述したシソーラスの構築を実際に行うことも予定している．
  此外，还打算着手构建记述类义词间差异的词典。
• 文献３）では，シソーラス（ＮＴＴ語彙大系１１））の情報も導入している．
  文献３）中也导入了存储库（ＮＴＴ词汇大系１１））信息
• シソーラスの検索に比べて，文字列照合は処理効率の点で有利である
  与百科全书相比，字符串对照在处理效率这一点上是有利的。
• また，手作りのシソーラスでは情報内容の変化に追随することが困難である。
  而且，手工编制的叙词表很难跟上信息内容的变化。
• 関連シソーラスの生成では，従来，文書共起を採用することが多かった。
  关联叙词表的生成，过去一直较多采用文本同现的方法。
• 一方シソーラスモデルでは，非ゼロの属性数が次元数よりもかなり小さい．
  然而，在同义词模式中，非零属性数比维数小许多。
• ここではシソーラスを使う場合と使わない場合の翻訳結果を比較する．
  在这里，比较了使用词表时和不使用词表时的翻译结果。
• このため，シソーラスを使用せずに同義語の処理ができるようになっている．
  这样，不使用同义词典就可以对同义词做出处理。
• 形態的／意味的属性（形態素解析の結果とシソーラスから獲得）
  形态的／意义的属性（从词素解析结果和词义汇编词典中获得）
• これは，シソーラス上での最短距離の語義に従えば成功していた例である
  这是依据词义汇编辞典上最短距离的语义的成功例子。
• シソーラス構築時に利用した文書数と適合率の関係を図４に示す．
  同义词词典构筑时使用的文件数和精确率的关系如图４所示。
• スパース性に対処するための一つの方法は，シソーラスを利用することである
  解决这一局限性的方法之一是利用词义汇编词典。