图尔文（Tulving，1972）将长时记忆分为两类：情景记忆和语义记忆。情景记忆（episodic memory）是指人们根据时空关系对某个事件的记忆。这种记忆与个人的亲身经历分不开，如想起自己参加过一个会议或曾经去过的地方。语义记忆受一般规则、知识、概念和词的制约，很少受到外界因素的干扰，因而比较稳定。

层网络模型是Collins&Quillian (1969)针对言语理解的计算机模型提出的一个语义记忆和表征模型。这个模型中的基本单元是概念,表示为“节点(nodes)”。每个概念都具有各自不同的特征。覆盖性最强的概念处于模型的顶部,同等级别的概念处于该网络的同一层面上,在模型的底部则为具体的下层的概念。这样就构成了一个层次分明的、有节点连接起来表示概念之间关系 的分层网络。例如,动物、昆虫、蚊子等都是一个分层网络模型中的节点,各节点具有不同的特征。动物的概括性最强,因此位于模型的顶部;居中的是基本层面范畴,如昆虫和家禽;模型的底部则为蚊子、跳蚤、鹌鹑、鹅等一些更为具体的概念。 分层网络模型具有如下特点:一、分层和连接是分层网络模型中的重要因素。在图1中,上层与下层概念之间的关系可以用“包括”来表示。如动物包括昆虫、家禽;昆虫又包括蚊子、跳蚤。同样,下层的概念可以用“是”表示与上层概念之间的关系。如蚊子是昆虫;鹌鹑是家禽。二、底层概念之间的区分清晰。对于底层的具体的、语义容易混淆的节点用各自鲜明的、易于区分的特征表明。如鹌鹑的特征为“尖喙、个体小”,而鹅的特征则表述为“脖子长、扁喙、脚有蹼,会游泳”。这样,两个概念之间的区别就一目了然了。三、模型从整体上强调认知经济性。上层的节点包含了下面同一层次上不同节点的共同概念特征,下面层次中的节点则各具有自身的特征。如鹌鹑和鹅除了自身的特征以外,还同时具有所有家禽的特征,即有羽毛、有翅膀、家养;而昆虫和家禽也同时分享了动物的有皮、能到处移动、吃东西和呼吸的共同特征。