语义特征；语意特征；语义要素
It is merely in one semantic feature that the two words contrast.
它只是在一个语义特征，这两个词的对比。
This paper discusses semantic feature modeling based on cellular model.
该文讨论了以细胞元模型为基础的语义特征造型技术。
Semantic component analysis should be differentiated from the semantic feature analysis.
语义成分分析应和语义特征分析区别开来。
So, the semantic feature modeling technique based on cellular model has become very important in most CAID systems.
因此，基于细胞元模型的语义特征造型已成为当今CAID系统的主要研究的方向之一。
With the prevalence of cyber language, there are increasingly heated arguments over its nature and semantic feature.
随着网络语言的流行，关于其性质和语义特征的争论愈发激烈。
语义特征（semantic feature）是语言学和自然语言处理领域中的核心概念，指语言单位（如词汇、短语或句子）所承载的意义构成要素。这些要素通过分解语义成分来揭示语言表达的内在逻辑关系，例如“女性”“成年”“人类”可以构成“母亲”一词的语义特征组合。
在语言学理论中，语义特征被用于解释词义的区分与关联。例如美国语言学家George Lakoff在《Women, Fire, and Dangerous Things》中指出，语义特征分析能解释为何“椅子”包含「+可坐」「+有靠背」等特征，而“凳子”则缺失「+有靠背」这一特征（来源：芝加哥大学出版社，1987）。
在人工智能领域，语义特征体现为机器学习模型从文本中提取的抽象表征。如Word2Vec算法通过神经网络将词语映射为高维向量，向量中的每个维度对应潜在的语义特征。谷歌研究团队在2013年发表的论文《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》证实，向量空间的加减运算可反映语义关系（如“国王-男+女=女王”）（来源：arXiv:1301.3781）。
该概念的跨学科应用还体现在知识图谱构建中。例如DBpedia项目通过语义特征标注，将维基百科条目转化为包含“实体-属性-关系”的结构化数据（来源：DBpedia官网）。
Semantic Feature（语义特征） 是语言学与语义学中的核心概念，指用于描述或区分词语、短语等语言单位在语义层面的基本属性或要素。以下是详细解释：
语义特征是语义学中解析词义的基本工具，通过分解最小语义属性揭示语言单位的深层意义差异。其应用广泛覆盖语言学理论、自然语言处理及认知科学等领域。
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