이 프로세스 는 , 본 명세서 에서 그 전체 가 ( 특히 벡터 시맨틱 을 기술 하 는 챕터 15 가 ) 참조 로서 포함 되 는 D . Jurafsky 및 J . Martin , Speech and Language Processing , 3 rd Ed . ( Draft ) , https : / / web . stanford . edu / ~ jurafsky / slp 3 / ed 3 book . pdf 에서 이용 가능 한 , ( 가령 , 맥락 상 상이 한 용어 를 - 메타데이터 태그 또는 에이전트 들 간 연결 과 유사 하 게 - 취급 하 는 , 점 별 상호 정보 측정 ( PMI ) 간 코사인 으로서 유사 성 을 계산 하 기 위해 ) 벡터 시맨틱 에서 사용 되 는 용어 - 용어 행렬 을 기초 로 하 는 동시 발생 벡터 와 유사 한 것 으로 이해 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 특정 구 현예 에서 , 에이전트 는 메타데이터 로 태 깅된 데이터 스트림 의 특정 위치 를 참조 할 수 있 으며 , 메타데이터 태그 들 간 링크 가 각자 의 에이전트 간 연결 에 대응 할 수 있 다 . 따라서 , 특정 거리 내 단어 쌍 간 빈도 를 측정 하 기 위한 벡터 시맨틱 에서 사용 되 는 용어 - 용어 행렬 처럼 , 에이전트 의 벡터 의 행렬 표현 이 특정 개수 의 에이전트 의 링크 내 에서 의 메타데이터 태그 의 발생 빈도 ( 즉 , 에이전트 의 연결 성 및 이 의 근 접도 ) 를 나타낼 수 있 다 .