这段文本主要讨论了与词汇、语义和自然语言处理相关的内容，

1. 词汇知识的重要性理解语义相似度的基础是词汇知识，词汇知识对于自然语言处理至关重要。

2. 词典资源常见的词典资源包括WordNet、Thesaurus以及基于大规模语料库构建的词汇关系网络。

3. 分词工具在Java中，可以使用Jieba分词库或其他开源分词工具来完成分词任务。

   

4. 心理词库构建基于语义网络的心理词库的构建对二语词汇教学有启示，可以通过词义联想记忆帮助二语学习者建立有效的语义网络。

5. 语义Web技术互联网的创始人Tim Berners-Lee提出了语义Web的概念，旨在为互联网的信息提供计算机可理解的语义。

6. 数据库关键词检索系统介绍了一种基于语义的数据库关键词检索系统的设计与实现，该系统结合了传统数据库和信息系统检索的优点。

7. 词汇语义知识库词汇语义知识库在信息检索、信息提取、问答系统、自动文摘等方面有广泛应用。

8. 词汇-语义规则模式提出了一种采用词汇-语义规则模式从金融新闻文本中提取事件语义标注信息的新方法。

9. 基于语义的资源发现服务体系介绍了基于语义的文献资源发现服务体系，它提供人与机器之间信息通信的中介。

10. 自然语言理解用户通过自然语言给出查询语句，通过语义理解进行分词、提取关键词和特征向量，然后利用信息检索系统检索出文档。

综合来看，这段文本强调了词汇、语义和自然语言处理在信息检索、教育、数据库和人工智能等领域的应用和重要性。