1、“.....最好方法达到精确度，但是这个方法要求手工编码词性标记。这个性能在和人类表现是显著。在第九部分我们讨论了在前面几章出结果产生问题。相似工作在第十部分里描述，在部分中考虑到了进步工作和限制，并在章中得出结论。指导假说在这样部分我们列出了已经指导过设计些假设。我们在本文中所呈现结果并不是定需要这些假设，但这些可能对读者理解我们背后方法有帮助。类比和语义关系类比是在语义关系基础上，。比如，太阳系和玻尔原子模型类比是基于我们理解太阳系概念语义关系与玻尔原子模型中概念语义关系相似性。共发生和语义关系两个术语当且仅当它们尝试着在相对大语料库和相对小窗口共发生。有，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，。学习阅读器系统使用来自多于个短语模式，。很明显，仍然需要大量手工编码知识。在本论文中工作是避免复杂手工编码表述。我们方法是联合，和潜在关联分析想法。我们称由此产生算法潜在关系映射引擎。我们使用矢量代表两个术语之间语言关系，它们中元素来自大量语料库原始文本模式频率。因为语义关系自动来源于语料库，并不需要手工编码申述关系......”。

2、“.....给出这两列术语之后，使用语料库构建术语间关系申述，然后构造个两个术语列之间映射。图表和图表表示了在太阳系和玻尔原子模型之间类比输入和输出。尽管在输入术语时存在着人工，它仍然被认为在输入方面比出错较少。将图表中暑假和进行对比。科学类比，就好像是本科毕业设计外文翻译潜在关系映射引擎算法与实验作者姓名指导教师所在院系信息工程学院专业班级摘要许多人工智能研究者和认知科学家已经关于分析是认识核心这个问题进行了讨论。其中在计算模型类比决策分析方面最有形象力著作是结构影响理论及其执行中结构映射引擎。个结构映射引擎局限性在于对于复杂手工编码表达要求。为了消除手工编码申述要求我们介绍潜在关系映射引擎联合了结构映射引擎和潜在关联分析观点。潜在关系映射引擎在系列单词之间构建了类比映射，运用大批原始文本自动发现其单词间语义关系。我们评价潜在关系映射引擎是套关于个类比映射问题设备，个基于科学家分析，另外个基于共同隐喻。潜在关系映射引擎达在这个类比问题上到了人类级性能。我们将潜在关系映射引擎与各种替代方法进行比较并发现他们不能达到与之相同性能水平......”。

3、“.....我们总是试图去回想过去遇到过相似问题，以便于我们能把现在问题转化为从过去经验中得到知识。我们将过去情况和现在情况进行分析，并且使用类推进行知识转化。在他计算模型类别决策调查中，引用结构映射理论及其执行中结构映射引擎作为最重要模拟类比决策理论。在潜在关系映射引擎中，个类别映射表示从个源头到个目标。认为存在这两种相似，分别是归因相似和关系相似。归因和关系相似区别可能是对于谓词逻辑理解。个属性是个论点前提，比如在碰撞中，时，就表示与碰撞。结构映射引擎涉及基于关系相似映射到基，但是这个方法要求手工编码词性标记。这个性能在和人类表现是显著。在第九部分我们讨论了在前面几章出结果产生问题。相似工作在第十部分里描述，在部分中考虑到了进步工作和限制，并在章中得出结论。指导假说在这样部分我们列出了已经指导过设计些假设。我们在本文中所呈现结果并不是定需要这些假设，但这些可能对读者理解我们背后方法有帮助。类比和语义关系类比是在语义关系基础上，。比如，太阳系和玻尔原子模型类比是基于我们理解太阳系概念语义关系与玻尔原子模型中概念语义关系相似性......”。

4、“.....有，。学习阅读器系统使用来自多于个短语模式，。很明显，仍然需要大量手工编码知识。在本论文中工作是避免复杂手工编码表述。我们方法是联合，和潜在关联分析想法。我们称由此产生算法潜在关系映射引擎。我们使用矢量代表两个术语之间语言关系，它们中元素来自大量语料库原始文本模式频率。因为语义关系自动来源于语料库，并不需要手工编码申述关系。它只需要系列来源于源头术语和系列来源于目标术语。给出这两列术语之后，使用语料库构建术语间关系申述，然后构造个两个术语列之间映射。图表和图表表示了在太阳系和玻尔原子模型之间类比输入和输出。尽管在输入术语时存在着人工，它仍然被认为在输入方面比出错较少。将图表中暑假和进行对比。科学类比，就好像是太阳系和玻尔原子模型之间类比，可能看起来深奥，但是我们相信类比决策在我们生活中是无处不在。个这个理论潜在实际应用就是语义角色定义，。因为这些角色是相关而不是归因，于是把语义角色标记为映射问题是合适。比如，裁决系统语义框架包含了语义角色比如判断，评价，原因，而声明框架包含声明者，收件人，信息，主题和媒介，......”。

5、“.....就好像下面例子，判断她责备评价政府原因没有提供足够帮助。发言者我们谈论关于建议话题基于电话媒介。如果我们有组标准标记语句和组不标记测试语句，我们就可以把标记文本语句工作看成是在标准语句源头和测试语句目标之间映射个问题。图表表示她怎样职责政府因为没有提供足够帮助造成失败。可能被映射到他们职责公司污染环境。旦这个映射被找到，我们就能够从源到目标把它以标记语义角色形式转化为知识。图表标记语义角色作为类比映射在第二部分，我们简要讨论背后假设。然后我们在第三部份精确定义由执行工作，是种特殊映射形式。建立在潜在关联分析上，因此在第四部分我们总结了。在第五部分我们讨论了潜在应用。为了评价我们创造了个类比映射问题，十个科学类比问题，和十个共同隐喻问题，。表格是十个科学类比映射之。我们尝试解决办法在表格。为了验证我们尝试方法，我们给我们同事系列术语好像表格中样并要求他们在这些术语之间产生映射。第六部分呈现是这些实验结果。通过这个问题，我们尝试方法达到平均满意度是。在第七部分给出了算法概述，以及它关于二十个问题评价。达到了精确度。这个性能和人类平均区别不是统计明显......”。

6、“.....这增加了过氧化氢电极电化学反应速度过程，然后对羟自由基浓度进行了改进。另方面，电流密度增加，如增强副反应，氢气和氧气机会产生。因此，需要适当电流密度电解过程进行控制。图电流密度对荧光强度影响电解质浓度对荧光强度影响产品之间荧光强度和支持电解质浓度关系显示在图。荧光强度随摩尔在范围内增加电解质浓度当电解质浓度为时，荧光强度为，这是因为作为电解电解质浓度为分钟好。但它电池电压和电池温度分别为和为时分别提高。当电解质浓度为时，荧光强度为，和电池温度下降至时至结果表明，电解质浓度对细胞影响温度，特别是认真考虑产品荧光强度影响。这是由于荧光强度之间关系，电解质浓度和电池温度。在阴极室，过氧化氢转变为羟基自由基反应更方便地与电池温度增加情况。此外，电池温度是由电解质浓度，其中电解质浓度增加导致了细胞温度降低，相反，受影响，该电解质浓度降低导致细胞温度上升。这显然是低电解质浓度增加导致了电池电压和电解液温度，并借此加强对羟自由基产生反应，这是提高荧光强度赞成率。不过，低浓度支持电解质，导致更高能源消耗。虽然荧光强度在上升趋势时，电解质浓度为时，电解液浓度超过了。通过这种方式......”。

7、“.....因此，需要选择合适电解液浓度。图电解质浓度对荧光强度影响空气喷射速度对荧光强度影响经过分钟电解，产品在空气聚四氟乙烯型馈阴极分为细胞系统作为羟自由基来源。羟自由基产生电化学氧化被认为是主要负责对氧化降解废水处理中各种有机分子活性物种。作者羟自由基简单，灵敏度高，操作简便只需要个传统荧光光度法检测分光光度法。对羟自由基反应系统数量应主要通过测量计算高效液相色谱法对羟基苯甲酸产品。参考文献，，，，，，，，讨论用荧光分析法羟基化产品原理苯甲酸弱荧光酸对羟自由基反应可能和羟基酸，羟基酸和羟基酸而作出调整。随着荧光强度测量，在羟基自由基浓度溶液，成功确定。反应箱阴极有机物去除效率良好。在阴极室，阴极表面上主要是氧还原反应在水相溶解，产生过氧化氢。涤纶隔膜实验中使用值应保持在约阴极室。因此，在基本解决方案，氧电极催化美联储氧气两球阀减少过氧化氢，过氧化氢，然后过氧化氢可能会更改为羟基苯甲酸产品鉴定和量化有机废水处理中高效液相色谱电化学氧化。两个主要羟基产品量化，对应于羟基酸不含羟基酸。可以看出，羟基酸具有强烈荧光，但羟基酸和苯甲酸有弱荧光。因此，羟基酸被选为实验中对象......”。

8、“.....是相对荧光强度，相关系数。过氧化氢荧光强度对过氧化氢荧光强度影响进行了研究。当过氧吉林化工学院外文翻译中文题目羟基自由基在有机废水处理电化学氧化法测定外文题目性质毕业设计毕业论文教学院环境与生物工程学院专业班级环境工程学生姓名徐淑华学生学号指导教师郭景海年月日羟基自由基在有机废水处理电化学氧化法测定市政环境工程，哈尔滨工业大学，哈尔滨，中国环境科学与工程系，黑龙江大学，哈尔滨，中国摘要种方法检测羟基自由基电化学氧化法处理有机废水生产发展。苯甲酸弱荧光酸与氢氧自由基检查了进行类比映射工作各种各样替代工作。最好方法达到精确度，但是这个方法要求手工编码词性标记。这个性能在和人类表现是显著。在第九部分我们讨论了在前面几章出结果产生问题。相似工作在第十部分里描述，在部分中考虑到了进步工作和限制，并在章中得出结论。指导假说在这样部分我们列出了已经指导过设计些假设。我们在本文中所呈现结果并不是定需要这些假设，但这些可能对读者理解我们背后方法有帮助。类比和语义关系类比是在语义关系基础上，。比如......”。

9、“.....共发生和语义关系两个术语当且仅当它们尝试着在相对大语料库和相对小窗口共发生。有，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，。学习阅读器系统使用来自多于个短语模式，。很明显，仍然需要大量手工编码知识。在本论文中工作是避免复杂手工编码表述。我们方法是联合，和潜在关联分析想法。我们称由此产生算法潜在关系映射引擎。我们使用矢量代表两个术语之间语言关系，它们中元素来自大量语料库原始文本模式频率。因为语义关系自动来源于语料库，并不需要手工编码申述关系。它只需要系列来源于源头术语和系列来源于目标术语。给出这两列术语之后，使用语料库构建术语间关系申述，然后构造个两个术语列之间映射。图表和图表表示了在太阳系和玻尔原子模型之间类比输入和输出。尽管在输入术语时存在着人工，它仍然被认为在输入方面比出错较少。将图表中暑假和进行对比。科学类比，就好像是本科毕业设计外文翻译潜在关系映射引擎算法与实验作者姓名指导教师所在院系信息工程学院专业班级摘要许多人工智能研究者和认知科学家已经关于分析是认识核心这个问题进行了讨论......”。