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至此，我們有了一個最粗略的框架 (G,V,S) 來刻畫波動的知識顆粒；我們可以描述顆粒震動的幅度或者頻率，但除此以外，這個框架無法給我們更多的信息，因為顆粒彼此之間是孤立的。

現(xiàn)實的人類思維，概念之間是有豐富的關(guān)系的；憑借這個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，人們可以進行縝密的理性思維或者產(chǎn)生復(fù)雜的審美體驗。那么對應(yīng)到這個模型，我們必須要給 G 賦予一些更加豐富的結(jié)構(gòu)，然后考察這些結(jié)構(gòu)會在 V 和 S 上誘導(dǎo)出什么？反過來 S 的一一對應(yīng)，又會給 G 施加一定的限制。

從常識出發(fā)，我覺得下面三種結(jié)構(gòu)最為重要：

• 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：表達詞義的遠近，如“朱”與“紅”是相近的；
• 序結(jié)構(gòu)：表達概念的類屬層次，如“唐太宗”是“男性”的；
• 集合代數(shù)：可用于表達“唐太宗”屬于“男性”和“皇位”的交集這樣的描述。

我們知道 Google 的 word2vec 模型有很優(yōu)美的正則性，其實正則性就是集合代數(shù)的一種表現(xiàn)； word2vec 模型也有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，可是卻看不到概念層次的序結(jié)構(gòu)。

所以，這三種結(jié)構(gòu)會和框架 (G,V,S) 相容嗎？這是一個有必要考察的問題。

另一個問題是 S 是一一對應(yīng)和實際情況不符，一詞多義的情況很常見。從簡化的角度講，框架 (G,V,S) 可以接受，但在實際計算之前，必須要解決一詞多義。

框架 (G,V,S) 描述的事情非常像編字典，那么是不是這個思路會把我們引導(dǎo)到一個像 WordNet ＋ Word2Vec 的工具上呢？