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当然，并非所有处理自然语言的系统都渴望实现自然语言理解。例如，从历史上看，信息检索系统在分析（索引）自由文本时从未尝试使用任何类型的自然语言处理 (NLP)，更不用说需要语义关系的处理了。然而，面对大规模应用中性能下降的问题，此类系统的设计人员越来越多地尝试通过使用语言和语义资源来克服语言变化的问题（例如，表达“相同”想法的多种方式）和“单词”的多义性。不幸的是，计算语言学家使用知识库和词汇语义关系的声明性表示来支持相对受限领域的 NLP 系统所取得的适度成功，并没有在大规模信息检索系统的背景下重复。原因并不神秘：不存在一般、全面的语言知识库；没有人知道如何建立它们；即使有足够的理解，也没有人负担得起建立它们的费用；单词的“意义”数量和
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