这个最简分布式方案用的完全是同一组单元上的备选活动模式来表述洋葱概念和黑猩猩概念的。因而难以同时表述黑猩猩和洋葱。要解决这个问题，可以把各别的模件用于一个条目在一个较大结构内的每一个可能的角色。例如，黑猩猩是意中的“执行者”，那么表述黑猩猩的模式就占据了“执行者”模件，而表述洋葱的模式则占据了“承受者”模件(见图11-1)。每个模件都可以具有多个用于所有各种条目的备选模式，所以这种方案与条目的定位表述无关。由定位得到的就是这个角色。
如果你随后又得知长臂猿和猩猩不喜欢洋葱，那么你对大猩猩喜欢洋葱的概率的估计值就会下降，不过也许仍然比最初要高一些。显然，各种事实的组合表明，喜欢洋葱只是黑猩猩的一个特殊的怪癖。一个使用分布式表述的系统会自动地得出这种结论，只要表述各种不同猿猴的备选模式是以特定方式相互关联的，这种方式比起仅仅相互相似来显得有点更特殊：每一完整的模式必须有一个部分对所有各种猿猴来说是等同的。换句话说，用于分布式表述的这组单元必须分成两个小组，在第一小组中，所有各种猿猴必然由相同模式表述，而在第二小组中，则由不同模式表述。第一小组上的活动模式表述这一条目的类型，而第二小组上的模式表述将区分开属于这一类型的每一例子与其他例子的附加微特征。注意，微特征的任一子集可以看作是定义一个类型的。一个子集可能对所有猿猴来说是共同的，而一个与之不同(但是有交叠处)的子集则可能对所有宠物来说是共同的。因此一个条目可以同时作为许多不同类型的例子。
11 分布式表述
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