AI 術語詞典

詞袋模型是一種簡化文本表示的方法，忽略詞語的順序和語法結構，僅統計每個詞語在文本中出現的次數，形成詞頻向量。

批次推論是指將大量資料一次性輸入模型進行預測，適用於對延遲不敏感的場景，例如定期報表生成或離線資料分析。

將大量資料或任務累積後一次性集中執行的計算模式，與即時處理相對。

基準測試是用於評估和比較不同AI模型、演算法或系統性能的標準化方法，提供客觀的性能指標。

AI偏見是指AI系統在訓練或決策過程中，由於資料、演算法或人為因素，產生不公平或歧視性的結果。

大數據指規模龐大、速度快速且多樣化的資料集合，傳統資料處理工具難以有效處理，需要專門的技術與架構來儲存、分析與應用

將類別特徵映射為整數，再將這些整數轉換為其二進位表示的特徵工程方法。

BM25 (Best Matching 25) 是一種用於資訊檢索的排序函數，它基於詞頻和逆文檔頻率，並考慮了文檔長度的影響，以提高檢索的準確性。

位元組對編碼（BPE）是一種資料壓縮技術，也常用於自然語言處理中，作為一種詞彙標記化方法，將單詞分解成更小的子詞單元。