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资源干货 | 语言服务行业50个常用术语概念及解释

语言服务行业50个常用术语概念及解释




1. NLP

(Natural Language Processing,自然语言处理):

人工智能领域研究的一项技术,用于使计算机能够理解和处理人类语言。

2.AI

(Artificial Intelligence,人工智能):

模拟人类智能思维和决策过程的科学和工程领域。

3. 文本分析

(Text Analysis):

通过分析和理解文本内容,提取有用信息或进行预测。

4. 机器翻译

(Machine Translation):

使用计算机自动将一种语言翻译成另一种语言的技术。

5. 语音识别

(Speech Recognition):

计算机识别和转录人类语音的技术。

6. 对话系统

(Dialog Systems):

与人类进行交互的计算机软件,可以理解和生成语言。

7. 信息抽取

(Information Extraction):

从非结构化文本中自动抽取出结构化信息的技术。

8. 命名实体识别

(Named Entity Recognition):

从文本中识别和分类特定实体(如人名、地名等)的技术。

9. 文本分类

(Text Classification):

将文本分配到预定义类别的自动分类技术。

10. 情感分析

(Sentiment Analysis):

通过分析文本中的词语和语义,确定文本中的情感倾向。

11. 语言生成

(Language Generation):

使用自然语言处理技术生成自然语言文本的过程。

12. 信息检索

(Information Retrieval):

从大量文本数据中检索和提取与用户查询相关的信息的技术。

13. 语言模型

(Language Model):

对语言的统计模型,用于预测和生成文本。

14. OCR

(Optical Character Recognition,光学字符识别):

将图像中的文本转换为可编辑的文本的技术。

15. 文本挖掘

(Text Mining):

从大量文本中自动发现模式和知识的技术。

16. 机器学习

(Machine Learning):

让计算机通过学习数据和模式,自动改进算法和预测能力的技术。

17. 语义分析

(Semantic Analysis):

分析语句的意义和语义的技术。

18.信息可视化

(Information Visualization):

以图形方式呈现数据和信息的技术。

19.信息提取

(Information Extraction):

从结构化和非结构化数据中抽取特定信息的技术。

20.归纳式推理

(Inductive Reasoning):

基于观察到的事实,从特例到一般的推理过程。

21.归纳逻辑编程

(Inductive Logic Programming):

从观察到的事实中归纳出逻辑规则的编程方法。

22.语法分析

(Syntactic Analysis):

对语法的规则进行解析和分析的技术。

23.概念提取

(Concept Extraction)

从文本中提取出概念和主题的技术。

24.自动摘要

(Automatic Summarization):

从文本中自动生成摘要或提炼主旨的技术。

25.语音合成

(Speech Synthesis):

通过计算机生成人类可理解的语音的技术。

26.半监督学习

(Semi-Supervised Learning):

利用有标记和无标记数据进行模型训练的学习技术。

27.文本规范化

(Text Normalization):

将文本转换为标准形式的技术,例如拼写检查和修正。

28.实体关系识别

(Entity Relationship Recognition):

从文本中识别和提取实体间关系的技术。

29.本体论(Ontology):

描述领域知识的术语和关系的结构化模型。

30.LSI

(Latent Semantic Indexing,潜在语义索引):

通过对文本进行数学分析,发现文本之间的隐藏语义关系。

31.信息过滤

(Information Filtering):

根据用户的需求和兴趣,从海量信息中筛选出相关信息的技术。

32.自然语言理解

(Natural Language Understanding):

使计算机理解和解释人类语言的技术。

33.自然语言生成

(Natural Language Generation):

自动产生人类可理解的自然语言的技术。

34.逻辑推理

(Logical Reasoning):

使用逻辑规则和推理法则进行推理的技术。

35.信息推荐

(Information Recommendation):

根据用户兴趣和偏好,推荐相关的信息和内容的技术。

36.多语言处理

(Multilingual Processing):

针对多种语言进行处理和分析的技术。

37.词嵌入

(Word Embedding):

将词语映射为实数向量的技术,用于计算语义相似性。

38.文本生成

(Text Generation):

使用神经网络等技术自动生成文本的过程。

39.预处理(Preprocessing):

在进一步分析之前,对文本进行清洗、标准化和格式化的过程。

40.自动问答

(Question Answering):

自动回答用户提出的问题的技术。

41.信息聚类

(Information Clustering):

将相似的文本聚集到一起的技术。

42.知识图谱

(Knowledge Graph):

表示和组织知识的图形模型,包含实体、关系和属性。

43.语音转换

(Voice Conversion):

将一个人的语音转换为另一个人的语音的技术。

44.语言标注

(Language Annotation):

对文本添加标记和注释的过程,如词性标注或语义标签。

45.主题建模

(Topic Modeling):

从文本集合中发现潜在主题的技术。

46.形态学分析

(Morphological Analysis):

对语言的单词进行词干提取、词形变化等分析的技术。

47.单词拆分

(Word Segmentation):

将无空格的文本分解为单词的过程。

48.网络爬虫

(Web Crawling):

自动化程序,用于从网络上收集和提取信息。

49.文本注释

(Text Annotation):

标记和注释文本中的实体、关系、意图等的过程。

50.知识表示

(Knowledge Representation):

以计算机可理解的形式表示和存储知识的方法。





-END-

本文转载自:语言服务研究院公众号
转载编辑:Amelia


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