AI 術語詞典

N元語法是一種自然語言處理技術，用於預測序列中下一個詞的概率，基於前N-1個詞的出現頻率。

樸素貝氏分類器是一種基於貝氏定理的簡單機率分類器。它假設所有特徵之間相互獨立，簡化了計算複雜度，因此得名「樸素」。常用於文本分類等任務。

命名實體辨識是自然語言處理的核心技術之一，它能自動從非結構化文本中識別出具有特定類別意義的實體，例如人名、地名、組織機構、日期等，並進行分類標註。

NAS 是一種自動化設計神經網路架構的技術，旨在減少人工設計的試錯成本，讓演算法自行尋找效能最佳的模型結構。

自然語言生成（NLG）是將結構化資料轉換為人類可理解的自然語言文本的AI技術，廣泛應用於報告生成、聊天機器人等。

自然語言推論是判斷前提句子是否能邏輯推導出假設句子的技術，協助機器理解語言的深層語意關係。

自然語言處理使電腦能理解、分析和生成人類語言，是 AI 語音助理與翻譯等應用的核心技術

醫療 NLP 是指應用自然語言處理技術於醫療文本的技術，如電子病歷、臨床筆記、病理報告等。它能自動提取關鍵醫療信息、識別臨床事件、輔助診斷和生成臨床決策支持。

自然語言理解（NLU）是人工智慧的一個分支，旨在使電腦能夠理解和解釋人類語言的含義，從而執行相關任務。

描述在一連串獨立伯努利試驗中，達到指定成功次數之前所需失敗次數的機率分布。

一種最佳化技術，用於在訓練模型時高效選擇負例，尤其在推薦系統和NLP中。

從非結構化文字中自動識別並分類人名、地名、組織名等具體命名實體的 NLP 技術。

利用神經網絡隱式表達3D場景的函數，能從多視角影像重建逼真的3D場景和新視角合成。

巢狀欄位是一種資料結構，指一個欄位內部包含其他子欄位，形成階層關係，常用於表示複雜或半結構化資料，提升資料組織與查詢效率。

神經架構搜尋(NAS)是一種自動化設計神經網路架構的技術，旨在尋找在特定任務上表現最佳的模型結構，無需人工手動設計。

使用深度神經網路進行端到端機器翻譯的技術，相比傳統統計方法質量顯著提升。

神經網路是模仿人類大腦神經元結構的機器學習模型，由多層節點（神經元）組成，透過加權求和與激活函數學習複雜的非線性關係

神經輻射場景（NeRF）是一種使用神經網路表示3D場景的新穎方法，它通過學習場景的體積密度和顏色來實現逼真的渲染。

神經符號人工智慧結合了神經網路的學習能力和符號AI的推理能力，旨在克服各自的局限性，實現更強大、更可靠的AI系統。

神經形態運算是一種模擬生物大腦結構的硬體架構，旨在以極低的功耗執行複雜的機器學習與人工智慧運算任務。

BERT 預訓練的輔助任務，給定兩個句子，判斷第二個句子是否在原文本中直接跟隨第一個句子，用於訓練模型理解句子間的邏輯關係。

無程式碼是一種開發平台，讓使用者無需編寫任何程式碼，也能建立應用程式或自動化流程

一種圖學習任務，目標是為圖中的節點預測標籤或類別，利用圖結構和節點特徵進行學習。

節點嵌入是一種將圖形結構中的節點轉換為低維度連續向量的技術，目的是保留節點在原圖中的網絡拓樸與特徵資訊，以便於後續進行各類機器學習任務。

在 DBSCAN 聚類演算法中，不屬於任何聚類的樣本點，即鄰域內核心點密度不足、也非邊界點的孤立資料點，通常代表離群值或異常值。

非極大值抑制 (NMS) 是一種在物件偵測中用於消除重複框的技術，它會保留置信度最高的框，並抑制與之高度重疊的其他框。

常態分佈是一種連續機率分佈，其機率密度函數呈鐘形曲線，平均數、中位數和眾數相等，數據集中在平均值附近。

正規化是一種資料前處理技術，將資料縮放到一個單位範數，例如L1或L2範數，使每個樣本的向量長度為1。

NDCG 是評估排序系統性能的重要指標。它基於相關性等級進行計算，強調靠前結果的重要性，廣泛應用於搜索引擎和推薦系統的評估。

新穎性偵測是一種機器學習技術，旨在識別訓練資料中從未出現過的全新模式或資料點，通常用於確保系統在面對未知情況時的穩定性。

根據累積機率選擇詞彙範圍，只從機率累計達到設定閾值（如 90%）的最少詞彙中採樣，比 Top-k 更能適應不同機率分布。