Uno dei primi esempi di un modello di rete di memoria semantica è il "Teachable Language Comprehender" (TLC), di Collins e Quillian. In questo modello, ogni nodo è una parola, che rappresenta un concetto (come "uccello"). In ogni nodo è memorizzato un insieme di proprietà (come "può volare" o "ha le ali") così come puntatori (cioè collegamenti) ad altri nodi (come "pollo"). Un nodo è direttamente collegato a quei nodi di cui è una sottoclasse o superclasse (ad esempio, "uccello" sarebbe collegato sia a "pollo" che a "animale"). Quindi, TLC è una rappresentazione di conoscenza gerarchica in quanto i nodi di alto livello, che rappresentano le grandi categorie, sono collegati (direttamente o indirettamente, tramite i nodi di sottoclassi) a molte istanze di quelle categorie, mentre i nodi che rappresentano istanze specifiche sono a un livello inferiore, connessi solo alle loro superclassi. Inoltre, le proprietà sono memorizzate al livello di categoria più alto a cui si applicano. Ad esempio, "è giallo" verrebbe memorizzato con "canarino", mentre "ha le ali" verrebbe memorizzato con "uccello" (un livello superiore) e "può muoversi" verrebbe memorizzato con "animale" (un livello ancora superiore). I nodi possono anche memorizzare la negazione delle proprietà dei loro nodi sovraordinati (ad esempio, "non può volare" verrebbe memorizzato con "pinguino"). Ciò fornisce un'economia di rappresentazione in quanto le proprietà vengono memorizzate solo al livello di categoria in cui diventano essenziali, ovvero al punto in cui diventano caratteristiche critiche (vedi sotto).