AI 術語詞典

摘要生成技術利用AI理解原文，並以新的句子和詞彙生成摘要，更接近人類的摘要方式，但實現難度較高。

指代消解是自然語言處理中的一項任務，旨在確定文本中代詞或其他指稱語所指代的先行詞，以理解文本的完整含義。

注意力可視化是一種技術，用於呈現神經網路模型在處理輸入時，將注意力集中在哪些部分。它能幫助理解模型決策過程，並診斷潛在問題。

引文網路是將文獻作為節點、引用關係作為有向邊的圖結構，用於分析學術影響力與知識傳承脈絡。

協同過濾是一種推薦系統技術，透過分析使用者行為或偏好，預測使用者可能感興趣的項目，例如商品、電影或音樂。

內容生成是指使用人工智慧技術自動創建文字、圖像、音訊或影片等內容的過程，旨在降低內容創作成本並提高效率。

持續整合設計是規劃自動化流程，頻繁整合程式碼、建構與測試，旨在提升軟體開發效率與品質。

共指解析是自然語言處理中的一項任務，旨在識別文本中指向同一個實體的不同提及（mentions），例如代詞、名詞短語等。

餘弦相似度是一種衡量兩個非零向量之間夾角餘弦值的度量方法，常用於評估文本或資料點之間的相似程度。

資料品質監控是指持續追蹤和評估資料的準確性、完整性、一致性、時效性和有效性，以確保資料符合預期標準。

對話系統是一種能與人類進行自然語言互動的AI系統，目標是理解使用者意圖並提供適當的回應，完成特定任務或提供資訊。

電子病歷人工智慧 (EHR AI) 指的是利用人工智慧技術分析電子病歷 (EHR) 數據，以改善醫療照護、研究和管理的應用。

當使用者對領域不熟悉、目標模糊時，透過反覆查詢與學習來釐清資訊需求並獲取新知的資訊檢索過程。

提取式摘要技術從原文中選擇重要句子組成摘要，簡單直接，易於實現，但可能缺乏連貫性，且無法進行語義概括。

基因表達預測利用機器學習分析DNA序列與生物特徵，以推估細胞中特定基因的轉錄活躍度與產物生成量。

圖神經網路(GNN)是一種用於處理圖結構資料的深度學習模型，能學習節點、邊和圖的表示，並用於節點分類、連結預測和圖分類等任務。

指在人工智慧系統的訓練、評估與決策過程中，系統性引入人類專業知識與反饋的機制，以確保模型行為符合預期。

圖像分類是電腦視覺中的一項任務，旨在將圖像分配到預定義的類別中。模型學習圖像特徵，並基於這些特徵預測圖像所屬的類別。

結合異常偵測與可解釋AI技術，不僅識別異常點，還能說明異常發生的原因，提升決策透明度。

LangChain是一個用於開發基於大型語言模型（LLM）應用程式的框架。它簡化了LLM的整合、鏈接和部署，讓開發者能快速構建複雜的AI應用。

LLMs 是大型語言模型群的統稱，代表當今具備強大自然語言理解與生成能力的各類基礎模型集合。

邏輯程式設計是一種基於形式邏輯的程式典範，透過宣告事實與規則來推導結論，而非明確指令執行步驟。

低程式碼平台讓使用者透過視覺化拖拉介面快速開發應用，大幅降低軟體開發的技術門檻與時間成本

矩陣分解是一種將矩陣分解為兩個或多個矩陣乘積的技術，常應用於推薦系統，以預測用戶對未評分項目的偏好。

MobileNet是一種針對移動和嵌入式設備設計的輕量級深度神經網路架構，旨在實現高效的資源利用和快速的推論速度。

一種元學習方法，訓練模型使其對新任務能透過少量樣本迅速適應，與模型架構無關。

分子圖將化學分子抽象為圖形，以節點代表原子、邊緣代表化學鍵，是機器學習處理分子結構的核心格式。

多個智能體在同一環境中互動的強化學習，須處理協作、競爭和通訊等複雜關係。

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

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。

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。

物件偵測是一種電腦視覺技術，用於識別影像或影片中特定物件的位置和類別，常用於自動駕駛、安全監控、零售分析等。

線上學習是一種機器學習方法，模型在接收到每個新資料點後立即更新，無需儲存所有資料或進行批次訓練，適用於資料流場景。

確定人體或物體在三維空間中的位置和方向，通常輸出關鍵點（如關節位置）的坐標。

量子化學預測利用機器學習模型預測分子的電子性質與化學反應，有效加速新藥開發與材料科學研究的進程。

即時推論是指模型在接收到單個輸入後立即進行預測，適用於需要快速響應的應用，例如線上推薦或詐欺檢測。

遙感技術是從遠處獲取地球表面資訊的科學與藝術，不直接接觸目標。

機器人學是設計、建造、操作和應用機器人的科學和工程學科，涉及機械工程、電子工程、電腦科學等多個領域。

語義搜尋是一種理解使用者搜尋意圖和上下文的搜尋技術，超越了關鍵字匹配，旨在提供更相關和精確的搜尋結果。

情感分析是一種自然語言處理技術，用於識別和提取文本中的主觀情感，例如正面、負面或中性情緒，應用於輿情監控、客戶回饋分析等。

使用編碼器-解碼器架構將一個序列轉換為另一個序列，廣泛應用於翻譯、文本摘要等。

基於會話推薦利用使用者單次瀏覽會話內的行為序列，預測使用者下一步可能感興趣的項目，無需使用者歷史資料。

模擬至實轉移是一種將在模擬環境中訓練的模型應用到真實世界的方法，旨在克服模擬與現實之間的差異，提升模型泛化能力。

模擬加速是一種結合人工智慧與計算科學的技術，用於在保持合理精確度的前提下，大幅縮短複雜系統模擬所需的時間。

槽位填充是自然語言理解中的一項任務，旨在從文本中提取特定資訊，並將其填入預定義的槽位中，以形成結構化資料。

狀態機模型是一種計算模型，系統在任何給定時間都處於有限數量的狀態之一，並根據輸入在狀態之間轉換。

超解析度重建是一種電腦視覺技術，旨在從低解析度影像重建出高解析度影像，提升影像的清晰度和細節。

文字生成音訊（Text-to-Audio）是把一段文字描述直接轉成聲音的生成式 AI 技術，產出的是音樂、音效或環境音，不是唸稿的人聲。它跟文字轉語音（Text-to-Speech）最大的差別，在於生成的是整個聲音場景，還是單純的說話聲。

指在AI系統開發與運作中，適當揭露資料來源、模型設計與決策邏輯，讓利害關係人能理解並評估系統行為。

三維物件偵測是電腦視覺技術，旨在識別並定位三維空間中的物體，提供其類別、位置及尺寸資訊，對於自動駕駛、機器人視覺等至關重要。