تحديد ما يقع في مركز المعنى كلمة ما وما يميّزها عن الكلمات الأخرى يُعدّ مهمة أساسية في استنتاج اللغة الطبيعية. يصف هذا البحث نموذجًا لتمثيل المتجهات الكلمية الصريحة (WVM) لدعم تحديد السمات التمييزية. ويُعدّ إسهامًا رئيسيًا في الورقة تحليلًا كميًا ونوعيًا مقارنًا لأنواع مختلفة من مصادر البيانات وقواعد المعرفة في بناء نماذج WVM صريحة وقابلة للتفسير: (أ) الرسوم البيانية للمعرفة المبنية على تعريفات القواميس، (ب) الرسوم البيانية للعلاقة بين الكيانات والسمات المستمدة من الصور، و(ج) رسوم معرفة المعرفة العقلانية الشائعة. وباستخدام تحليل كمي ونوعي مفصل، نُظهر أن هذه المصادر المختلفة تمتلك جوانب معجمية مكملة، مما يدعم إنشاء فضاءات متجهة معجمية صريحة. وتُقاس فضاءات المتجهات الصريحة باستخدام مهمة تحديد السمات التمييزية، حيث تُظهر أداءً مماثلًا للأنظمة الرائدة في المجال (بمعدل F1 = 0.69)، مع توفير شفافية كاملة للنموذج وقابلية للتفسير.