尽管在上面的例子都是中文的，其中表达的关系是概念间的关系，而非语词间的的关系 。这里的“项”是概念在系统中的标识，并不依赖于特定的自然语言 。比如说“乌鸦是一种黑色的鸟”可能实际上在系统中被表示成“t1978 → t135” 。当然自然语言中的词语也有对应的概念，比如系统中可以有“‘乌鸦’是一个名词”和“‘乌鸦’由两个字组成”这样的概念关系，但这里的“‘乌鸦’”和前面例子中的“乌鸦”指不同的概念 。为简单起见我们称“‘乌鸦’”为“词语项”，因为而它指向一个语言中的词语，因而可以在系统间的通讯中使用 。与此相反，“t1978”为“内部项”，因为它们只能在一个系统之内被使用 。词语项通常被用来表达内部项，如“‘乌鸦’ 表达t1978”，但这个“表达”关系是“多对多”的，即不同的词语项可以被用来表达同一个内部项，而同一个词语项也可以被用来表达不同的内部项 。
并非所有内部项都可以直接表达在一个自然语言当中 。实际上我们常常找不到合适的词来准确表达自己心中的想法 。即使是那些和系统经验直接联系的概念也不一定有对应词语，尤其是其中一些概括了特定的感知觉模式（比如“红”与“黑”），也有些关联于特定的操作或行动（比如“推”与“敲”） 。在这些概念之中，上述概括关系同样发挥重要作用，虽然其外延或内涵中包括不能完全被言语表达的感知、操作成分 。下面的示意图简略地表现了一些内部项（t开头的）、词语项（中文和英文）、感知项（图片）间的概括及表达关系 。
综上所述，一个项和其它项的关系（或者说它所标识的概念和其它概念的关系）体现在它的外延（它所概括的那些项）和内涵（那些概括它的项）之上，而其总和就构成了这个项（或者说它所标识的概念）在此刻对此系统的意义 。如果它是个词语项，那么它的外延和内涵就是该词语的意义 。
尽管纳思模型不排除系统可能有“先天”概念和信念，其中概念的意义仍主要来源于经验 。如果一个系统对“苹果”毫无经验，那这个词对它就完全没有意义 。在得知“苹果是一种水果”后，这个词以及相应的概念就开始有意义，包括“是一种水果”和通过推理从其中导出的信念，比如“是植物”和“可以吃”等 。随着对“苹果”了解的增加，它的意义还可能包括其形状、颜色、味道、手感等等，以至于其栽培技术，甚至和某些历史人物的关系 。简而言之，“苹果”的意义就是系统对其经验的总和，包括直接经验和间接经验，言语表达的和感知运动性的，表示成一组以“苹果”为主项或谓项的概括关系 。
当系统运用一个概念去解决当前问题的时候，由于时间的限制它一般不可能使用这个概念的全部意义（除非这个概念极其简单），而只能其中的一部分，这就造成了“当前意义”和“一般意义”的区别 。前者通常仅是后者的很小部分，而其内容选择受很多因素影响，包括有关信念的确定程度，简单程度，以往的有用程度，和当前情景的相关程度等等 。由于这些因素在不断变化，同一个概念在不同时刻常常在系统中有不同的当前意义 。在经验足够丰富之后，有些概念中会形成相对稳定的“基本意义”或“本质”，从中可以推出此概念意义中的其它部分，而在其它一些概念中可能就找不到这种“内核”，以至于不能为系统提供太大效用 。由此可见，不同的概念对系统的价值是不一样的 。
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