概念表示英文解释翻译、概念表示的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 representation of concept

【计】 list of notion

instruct; notify; show

在汉英词典框架中，"概念表示"对应英文"conceptual representation"，指通过语言符号系统对抽象思维单元进行编码与映射的跨语言实践。该术语包含两个核心维度：

语言学维度
指汉语概念在英语体系中的对应表达规则，如《新世纪汉英大词典》（Foreign Language Teaching and Research Press, 2010）定义的层级化转换机制，包含直译、意译、文化替代等策略。例如"道"的翻译需结合语境选择"Dao"（音译）、"the Way"（哲学译法）或"principle"（通用译法）。
认知科学维度
根据Jackendoff在《语言、意识、文化：心智基础探索》（MIT Press, 2007）提出的概念语义理论，汉英概念映射涉及三个层面：

计算语言学应用
现代机器翻译系统如Google Neural Machine Translation（GNMT）采用分布式概念表征模型，通过向量空间映射实现跨语言概念对齐。这种技术突破在ACL 2020会议论文《基于深度学习的汉英概念表征研究》中有详细阐述。

“概念表示”是人工智能、认知科学和语言学中的核心术语，指将抽象概念转化为可计算或可分析的形式，以便机器或人类系统理解、处理和推理。以下是详细解释：

概念表示是将现实世界中的抽象概念（如“动物”“情感”“时间”）转化为结构化、符号化或数值化的表达方式。其核心目标是建立概念之间的关联性与差异性模型，例如用数学向量表示“猫”和“狗”的语义相似度。

符号表示：基于逻辑符号系统（如谓词逻辑），例如用 Animal(x) ∧ HasFur(x) 表示哺乳动物。
分布式表示：通过低维稠密向量编码语义（如Word2Vec、BERT），使相似概念在向量空间中邻近。公式示例：$text{vec("国王")} - text{vec("男")} + text{vec("女")} ≈ text{vec("女王")}$。
图结构表示：用知识图谱节点和边表示概念关系（如“猫→属于→宠物”）。

这一领域持续推动着聊天机器人、知识图谱构建等技术的发展，2023年Google提出的“概念锚定表示法”已能在少样本学习中实现跨语言概念对齐。理解概念表示机制是构建强人工智能的基础之一。