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自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）相關詞彙
資料科學 (Data Science)、自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）相關詞彙


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== C ==
== 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/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]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Coreference Coreference]; [https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E6%8C%87%E4%BB%A3 指代]
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== D ==
== 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])
* [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])
* Data Voids; 資料空白：2018 年由 Michael Golebiewski 和 danah boyd 提出「某些關鍵詞彙在網路上缺乏足夠、可靠、或多元的內容，使搜尋引擎在回應這些查詢時容易呈現偏頗、低品質或被操弄的資訊。」<ref>Data Voids:
Where Missing Data Can Easily Be Exploited https://datasociety.net/wp-content/uploads/2018/05/Data_Society_Data_Voids_Final_3.pdf</ref>


== E ==
== 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]。
* 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 ==
== I ==
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== N ==
== 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]]
* [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]]
* Neologism learning (新詞學習)
* 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])
* 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])
* 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])
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** (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」
** (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]  
** (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_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])
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# [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://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://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]
# [[Generative AI glossary]]


== 參考資料 ==
== 參考資料 ==
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