Hyperspace Analogue to Language (HAL)也被称为语义存储模型（semantic memory），由University of California, Riverside, California的Kevin Lund 和Curt Burgress于1996年提出的。Hyperspace Analogue to Language (HAL)模型的前提是，意义相近的词总是反复共同出现（也称为co-occurrence）。
作为一个来自一个大语料库的例子，我们看到mouse、dog、cat经常在接近的地方出现。同样，日本，马来西亚和新加坡可能也在接近的地方出现。
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