Editing NLP Glossary

自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）相關詞彙

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== A ==

* APA 代理自動化 (Agentic Process Automation) 「是一種利用大型語言模型（LLM）代理進行高級自動化的新範式。傳統的機器人流程自動化（RPA）在處理需要人類智慧的任務時存在局限性，特別是在工作流程建立和動態決策方面。APA利用LLM代理來建立和執行工作流程，從而減少人類勞動。例如，ProAgent 是一個基於LLM的代理，能夠根據人類指令建立工作流程並進行複雜決策。APA技術與工具學習、流程挖掘等領域有關，並且對自動化偏見和人類勞動的意義具有潛力和機會。」來源：[https://arxiv.org/abs/2311.10751 [2311.10751] ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation])

== C ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Catastrophic_interference Catastrophic Forgetting] 災難性遺忘、災難性失憶; 灾难性遗忘。「災難性遺忘是神經網路在學習新資訊時忘記舊資訊的問題，這與人類記憶的穩定性形成對比。減少干擾的方法：包括使用正交向量、半分佈表示、創新規則、預訓練、重複機制和生成重放等技術。」(資料來源：[https://en.wikipedia.org/wiki/Catastrophic_interference 維基百科])
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_linguistics computational linguistics]; [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%AD%A6 計算語言學]、電腦語言學; 计算语言学
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Coreference Coreference]; [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E6%8C%87%E4%BB%A3 指代]
* Coreference Resolution; 指代消解、共指消解; 指代消解

== D ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Discourse_analysis discourse analysis]; [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%AF%87%E7%AB%A0%E5%88%86%E6%9E%90 篇章分析]、言談分析; 篇章分析、[https://baike.baidu.com/item/%E8%AF%AD%E7%AF%87%E5%88%86%E6%9E%90 语篇分析]。「分析口語、書面語言、手語、肢體語言等等不同的語言行為（Speech acts）及言外行為。」(資料來源: 維基百科 [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%AF%87%E7%AB%A0%E5%88%86%E6%9E%90 篇章分析])

== E ==
* EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing) is a "leading conference in the area of natural language processing and artificial intelligence."<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_Methods_in_Natural_Language_Processing Empirical Methods in Natural Language Processing - Wikipedia]</ref> 「自然語言處理實務研討會」，研討會網站 [https://2021.emnlp.org/ EMNLP 2021]。

== G ==
* Generative AI (GenAI, 生成式人工智慧)：「是一種人工智慧系統，能夠產生文字、圖像或其他媒體以回應提示工程，比如 ChatGPT。產生模型學習輸入數據的模式和結構，然後產生與訓練數據相似但具有一定程度新穎性的新內容，而不僅僅是分類或預測數據。」(資料來源：[https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8F%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7 維基百科])

== H ==
* Hallucinate (機器幻覺)：「廣泛使用來指稱ChatGPT 等所犯的系統錯誤，展示了我們對待和擬人化人工智慧的思考方式。然而，不準確或誤導性資訊長期以來一直存在於我們身邊，無論是謠言、宣傳還是『假新聞』的形式。」(Henry Shevlin)<ref>[https://dq.yam.com/post/15833  「真真假假，假假真真的AI時代」劍橋詞典2023年度代表字：Hallucinate | DQ 地球圖輯隊]</ref>。相關詞彙：[[Generative AI]]

== I ==
* intent (意圖)：讓電腦了解「使用者聊天內容的問題類型」，從對話內容萃取實體參數 (entity type)，進而決定電腦後續如何操作。(參考資料：[https://cloud.google.com/dialogflow/es/docs/intents-overview?hl=en Intents  |  Dialogflow ES  |  Google Cloud]、[https://blog.yoctol.com/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%86%E9%A1%9E%E6%84%8F%E5%9C%96-4ba2e3ad3997 如何分類意圖？. 意圖是什麼？ 意圖怎麼分？ 意圖不應該怎麼分類？ | by Umy Chang | YOCTOL.AI])

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Information_extraction Information Extraction]; [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8A%BD%E5%8F%96 資訊擷取]; [http://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8A%BD%E5%8F%96 信息抽取]。「資訊擷取是由文件中擷取事先預設所需的資訊」(資料來源: 國家教育研究院雙語詞彙 [http://terms.naer.edu.tw/detail/1679021/ 資訊擷取])

== L ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Lexicology Lexicology]; 詞彙學; 词汇学; 
* Lexical Semantics; 詞彙語義、詞彙語義學、詞匯語義學<ref>ISBN 9787506272995 [http://www.books.com.tw/products/CN10143163 博客來-詞匯語義學（英文版）]</ref>; 词汇语义、[https://baike.baidu.com/item/%E8%AF%8D%E6%B1%87%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%AD%A6 词汇语义学] "Lexical Semantics is about the meaning of words." (來源: D. A. Cruse, 1986)<ref>ISBN 9780521276436 [http://admin.cambridge.org/academic/subjects/languages-linguistics/semantics-and-pragmatics/lexical-semantics?format=PB#lSg4hz4FFWYy0BGH.97 Lexical semantics | Semantics and pragmatics | Cambridge University Press]</ref>
* Linguistic Science; [http://terms.naer.edu.tw/detail/1313402/ 語言科學]、語言學、语言科学。「對於語言系統的科學研究，主要在研究人類語言系統的本質、結構、單位及變遷等。」(來源: 國家教育研究院雙語詞彙 [http://terms.naer.edu.tw/detail/1313402/ 語言科學])

== N ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition Named-entity recognition] (NER); [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB 命名實體識別]; 命名实体识别。「識別文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構名、專有名詞等，以及時間、數量、貨幣、比例數值等文字。」(資料來源: [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB 维基百科])。相關頁面：[[Named entity recognition tools]]
* NLU ([https://en.wikipedia.org/wiki/Natural-language_understanding Natural-language understanding]): [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E7%90%86%E8%A7%A3 自然語言理解] / 自然语言理解。「目標研究如何讓電腦讀懂人類語言。商業應用有電腦理解、機器翻譯、對話、新聞蒐集、語音介面」(資料來源: [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB 维基百科])
* NLP ([https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing Natural language processing]): [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86 自然語言處理] / 自然语言处理。「此領域探討如何處理及運用自然語言；自然語言處理的挑戰包括有語音識別、自然語言理解、自然語言生成等部分。」(資料來源: [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86 维基百科])

== O ==
* OOV, [https://www.igi-global.com/dictionary/out-of-vocabulary/21613 Out of Vocabulary] [繁] 未登錄詞、遺失字、未見字 [簡] 未登录词。

== P ==
* POS (part-of-speech) 詞性。：[http://terms.naer.edu.tw/detail/1678982/ 圖書館學與資訊科學大辭典]：「字詞（word）是語言系統中具有獨立語意或扮演特定語法功能，且可以自由使用的最小語言單位。依據字詞在句法結構或語言形態上扮演的角色，經由詞性分類賦予語句中每個字詞適當之詞性符號或標記的過程，則稱為詞性標記（part-of-speech tagging，或稱POS tagging）。」

== Q ==
* Quantitative content analysis 量化內容分析

== S ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Semantics Semantics]; [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%AD%A6 語義學]、語意學; 语义学。「語意學就是專門研究『語言意義』(meaning of Language) 的一門學問；屬於語言學 (Linguistics) 的一部分。」(來源: 國家教育研究院雙語詞彙 [http://terms.naer.edu.tw/detail/1313389/ Semantics - 語意學])
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_analysis_(machine_learning) semantic analysis]; [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%AA%9E%E6%84%8F%E5%88%86%E6%9E%90 語意分析]; 语意分析、语义分析;「將一長串的文字或內容，從其中分析出該個段落的摘要以及大意，甚至更進一步，將整篇文章的文意整理出來。」(來源: 维基百科 [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%AA%9E%E6%84%8F%E5%88%86%E6%9E%90 語意分析])

== T ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Telicity Telicity] (動詞的終結點): 
** (1) telic: 有事件或狀態的終結點 (endpoint) 的動詞，例如「約翰蓋了一間房子」
** (2) atelic: 沒有終結點的動詞，例如「約翰蓋房子蓋了一個月」。參考資料：[https://en.wikipedia.org/wiki/Telicity 維基百科]、[https://blog.droidtown.co/post/189716361582/telicity 中文文法：telicity 這動作有停下來的一天嗎？ - Droidtown.co] 

* Temperature 溫度：「溫度是自然語言處理模型中的參數，用於增加或減少模型對其最可能的反應的『信心』。較高的溫度使模型更有『創造性』，這在生成文章等方面可能很有用。較低的溫度使模型更加『自信』，這在回答問題等應用中很有用。」<ref>[https://lukesalamone.github.io/posts/what-is-temperature/ What is Temperature in NLP?🐭 :: Luke Salamone's Blog]</ref> ([https://news.ycombinator.com/item?id=35131112 comments])

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Text_mining Text mining] ([https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%8C%96%E6%8E%98 文本挖掘]、文字探勘、文本挖掘) 「從文本處理過程中取得高質量的訊息」 (來源: [https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%8C%96%E6%8E%98 維基百科])

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Text_segmentation Text segmentation], Segmentation of words 斷詞。相關工具：[[Text segmentation tools | 中文斷詞工具]]

== W ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Word-sense_disambiguation Word-sense disambiguation]; [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%AF%8D%E4%B9%89%E6%B6%88%E6%AD%A7 詞義消歧]; 词义消歧。一詞多義


== 延伸閱讀 ==
# [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Category:%E8%AE%A1%E7%AE%97%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%AD%A6 分類:計算語言學 - 維基百科，自由的百科全書] 或 [https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Computational_linguistics Category:Computational linguistics - Wikipedia]
# [https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Natural_language_processing Category:Natural language processing - Wikipedia]
# [https://blog.hlb.im/generative-ai-openai-%E8%A9%9E%E5%BD%99%E5%B0%8D%E7%85%A7%E8%A1%A8-591d2a1f1612 Generative AI / OpenAI 詞彙對照表. 本篇文章提供 Generative AI 領域常用的詞彙對照表，內容翻譯自… | by Liang-Bin Hsueh aka hlb | Medium]

== 參考資料 ==

<references/>

[[Category:NLP]]
[[Category:Glossary]]
[[Category:Data Science]]