1.定義
コンセプトは、コンセプト（例えば、「俳優」として）、エンティティと概念間の一般的な関係（例えば、「俳優アンディ・ラウISA」としても、ISAの関係として知られる、）の概念と概念の間のサブクラス（例えば、「アンディ」など）に含まれるエンティティをマップ関係の（例えば「映画俳優」として「俳優」サブクラスです）。通常、2人の後者の関係だけでなく、一括して、ISA関係と呼びます。ISA B場合、一般的に（上位語）の上部用語のためにB（下位語）、A又はBの下位語と呼びます。
2.使用方法
例1：意図を理解して検索
ユーザー「西遊記」を検索、我々はそれの概念を採用し、「4有名な古代中国」、「フィクション」は、ユーザが小説の古典を検索して理解することができます。ユーザーの検索意図を正確に理解するために、さらに検索、ソートや勧告を向上させることができます。
実施例II：類似の決意エンティティ
ユーザーが決定する必要がある場合には、「復旦大学」と「上海交通大学は、」似ている、唯一の類似性は、文字通り、彼らが同様の実体を知っていることは困難です。しかし、CN-Probaseによって、我々は、彼らが意味的に類似していると判断するように、彼らは同様のコンセプト（下記参照）であることを確認することができます。
例3：推奨解釈エンティティ
ユーザーが検索している場合は、「復旦」、「上海交通大学、」「上海理工大学、」私たち人間は、自然にユーザーが検索上海の大学であることを推測することができます。今日では、CN-Probaseを検索することによって、マシンは、その「上海大学」のコンセプトに3つのエンティティのシェアを発見したので、正確に、さらに「上海外国語大学」、「同済」と他のエンティティをお勧めします、と与え、ユーザの検索意図を識別することができますユーザーはこの解釈上海の大学を探しています。
概念的知識マップの3例
1.大Cilin（HIT）
http://www.bigcilin.com/WSDTest/?q=
言語：Chinese
分類システム（スキーマ）：人工構造
作曲：エンティティ、上位語、hyponymy、同義語関係、エンティティ属性。
ストレージ：リレーショナルデータベース
2.CN-Probase（復旦）
http://shuyantech.com/cnprobase/search
言語：Chinese
分類システム（スキーマ）：ダブル、「カテゴリ - 例」、エントリのラベルにWikipediaのカテゴリBaiduのように
データ：カテゴリーとしての主な用途Baiduの百科事典エントリラベル、下の図は、地図データPKUBASE制御pkubase-types.txtデータであり、
ストレージ：のNeo4j
3.Xlore（清華大学）
言語：中国語、英語
分類システム（スキーマ）：のような、Baiduの百科事典、ウィキペディアの分類システムを使用http://baike.baidu.com/fenlei/アート、https://zh.wikipedia.org/wiki/Category：ジェイ
：テーブル、インスタンステーブル、プロパティテーブル、インスタンスの要約テキスト、情報ボックス、hyponymy、相関、クロスランゲージリンク、URLの概念
データ：Baiduの百科事典、中国語版ウィキペディア、英語版ウィキペディア
ストレージ：リレーショナルデータベースに似て
4.マイクロソフトのコンセプトマップ
https://concept.research.microsoft.com/
言語：英語
分類システム（スキーマ）：ダブル、「カテゴリ - 例」
組成：概念テーブル、インスタンステーブル、hyponymy（ISA）表
ストレージ：不明
5.ConceptNet（MITメディアラボ）
言語：多言語
分類システム：階層のURI https://github.com/commonsense/conceptnet5/wiki/URI-hierarchy
- / /：もエッジとして知られるアサーション（5.5のように、これらは同じものです）
- / C /：また、（特定の言語の単語とフレーズ）の用語として知られている概念
- / D / A：データセット（知識の広い光源）
- / R /次のような言語に依存しない関係、/ R / ISA
- / S /：人間の貢献者、Webサイト、または自動化プロセスすることができ、知識源、
- /および/：アサーションを作成するために一緒に使われたソースの接続詞
数据：ConceptNet 5、DBpediaの（infoboxes）、ウィクショナリー（多言語辞書、同義語、反意語、翻訳）、WordNetの、OpenCyc（ハイレベルのオントロジー）、冗長性
ストレージ：PostgreSQLの