語義特征；語意特征；語義要素
It is merely in one semantic feature that the two words contrast.
它隻是在一個語義特征，這兩個詞的對比。
This paper discusses semantic feature modeling based on cellular model.
該文讨論了以細胞元模型為基礎的語義特征造型技術。
Semantic component analysis should be differentiated from the semantic feature analysis.
語義成分分析應和語義特征分析區别開來。
So, the semantic feature modeling technique based on cellular model has become very important in most CAID systems.
因此，基于細胞元模型的語義特征造型已成為當今CAID系統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.
隨着網絡語言的流行，關于其性質和語義特征的争論愈發激烈。
語義特征（semantic feature）是語言學和自然語言處理領域中的核心概念，指語言單位（如詞彙、短語或句子）所承載的意義構成要素。這些要素通過分解語義成分來揭示語言表達的内在邏輯關系，例如“女性”“成年”“人類”可以構成“母親”一詞的語義特征組合。
在語言學理論中，語義特征被用于解釋詞義的區分與關聯。例如美國語言學家George Lakoff在《Women, Fire, and Dangerous Things》中指出，語義特征分析能解釋為何“椅子”包含「+可坐」「+有靠背」等特征，而“凳子”則缺失「+有靠背」這一特征（來源：芝加哥大學出版社，1987）。
在人工智能領域，語義特征體現為機器學習模型從文本中提取的抽象表征。如Word2Vec算法通過神經網絡将詞語映射為高維向量，向量中的每個維度對應潛在的語義特征。谷歌研究團隊在2013年發表的論文《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》證實，向量空間的加減運算可反映語義關系（如“國王-男+女=女王”）（來源：arXiv:1301.3781）。
該概念的跨學科應用還體現在知識圖譜構建中。例如DBpedia項目通過語義特征标注，将維基百科條目轉化為包含“實體-屬性-關系”的結構化數據（來源：DBpedia官網）。
Semantic Feature（語義特征） 是語言學與語義學中的核心概念，指用于描述或區分詞語、短語等語言單位在語義層面的基本屬性或要素。以下是詳細解釋：
語義特征是語義學中解析詞義的基本工具，通過分解最小語義屬性揭示語言單位的深層意義差異。其應用廣泛覆蓋語言學理論、自然語言處理及認知科學等領域。
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