프로세스 ( 130 ) 의 단계 ( 310 ) 에서 , 0 이 벡터 의 각각 의 데이터 요소 에 채워진 입력 벡터 가 생성 된다 . 그 후 , 순위 화 기준 내 데이터 - 요소 가 원본 행렬 T 로부터 의 속성 을 갖 는 경우 , 대응 하 는 인덱스 에서 벡터 의 요소 에 대해 0 내지 1 의 값 을 설정 한다 . 대안 으로 , 그래프 / 네트워크 에서 사용 되 는 원본 이 아닌 순위 화 기준 내 요소 에 대해 , 그래프 / 네트워크 내 요소 와 의 유사 성 의 측정 이 사용 되 어 요소 를 입력 벡터 내 하나 이상 의 인덱스 상 으로 매핑 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 측정 은 자 카드 ( Jaccard ) 측정 또는 그 밖 의 다른 측정 시스템 일 수 있 다 . 검색 기준 , 가령 , 개념 < 독수리 > 를 고려 하 면 , 시맨틱 거리 ( semantic distance ) 측정 , 가령 , 그 전체 가 본 명세서 에 참조 로서 포함 되 는 P . D . Turney 및 P . Pantel , " "" From Frequency to Meaning : Vector Space Models of Semantics "," Journal of Artificial Intelligence Research 37 , 141 - 181 ( 2010 ) 에 기재 되 어 있 고 , 그 전체 가 본 명세서 에 참조 로서 포함 되 는 D . Jurafsky 및 J . H . Martin Speech and Language Processing "" Prentice Hall Series in Artificial Intelligence ( 2008 ) 에 기재 되 어 있 는 ", 포지티브 점 별 상호 정보량 ( PMMI : Positive pointwise mutual information ) 을 고려 한다 . 시맨틱 의미 의 근접 성 을 특징 화 하 는 데 사용 되 는 측정 이 또한 본 명세서 에 참조 로서 포함 되 는 미국 특허 번호 8 , 566 , 321 에 언급 된 측정 들 중 임의 의 것 일 수 있 다 . 예 를 들 어 , 개념 < 독수리 > 가 주로 개념 < 새 > 에 매핑 될 수 있 고 , 정도 는 낮 지만 , < 깃털 > 및 < 날기 > 의 개념 에 매핑 될 수 있 다 .