自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表

最新推荐文章于 2025-11-30 21:49:37 发布
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文章标签： 自然语言处理 人工智能 nlp
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本文提供了一份中英对照的自然语言处理（NLP）和计算语言学常用术语表，包括文本分析、语料库、词性标注等，并通过Python NLTK库的词性标注实例进行说明，有助于读者深入理解该领域的基本概念和技术。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和计算语言学（Computational Linguistics）是研究人类语言与计算机之间的交互的学科领域。在这个领域中，存在着许多常用的术语，下面是一份中英对照的术语表：

  1. 自然语言处理 (Natural Language Processing，NLP)
  2. 计算语言学 (Computational Linguistics)
  3. 文本分析 (Text Analysis)
  4. 语料库 (Corpus)
  5. 词性标注 (Part-of-Speech Tagging)
  6. 命名实体识别 (Named Entity Recognition，NER)
  7. 语义角色标注 (Semantic Role Labeling，SRL)
  8. 词义消歧 (Word Sense Disambiguation，WSD)
  9. 句法分析 (Syntactic Parsing)
  10. 语义分析 (Semantic Parsing)
  11. 机器翻译 (Machine Translation，MT)
  12. 信息检索 (Information Retrieval，IR)
  13. 信息抽取 (Information Extraction，IE)
  14. 问答系统 (Question Answering System，QA)
  15. 对话系统 (Dialogue System)
  16. 情感分析 (Sentiment Analysis)
  17. 文本分类 (Text Cla
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自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表 NLP
KkowServer的博客
09-18 199
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，涉及了许多与语言相关的技术和概念。在本文中，我将提供一份NLP术语的中英对译表，并附上相应的源代码示例，以帮助读者更好地理解这些术语的含义和用法。这只是一小部分自然语言处理和计算语言学的术语，希望这个中英对译表以及相关的源代码示例能够帮助读者更好地理解和应用这些概念和技术。如果你对某个特定的术语或任务有更多的疑问，欢迎继续提问！
Effective C++ 英中简繁术语对照
流楚丶格念的博客
01-11 1901
文章目录英中简繁术语对照介绍英简繁术语对照表 英中简繁术语对照 介绍 这里列岀本书出现之编程术语的英中对照。本中文版在海峡两岸同步发行，因 此我也列出本书简繁两版的术语对照，方便某些读者从中一窥两岸计算机用语。 表中带有*者表示本书对该词条大多直接釆用英文术语。中英术语的选择系 由以下众多考虑中取其平衡： 业界和学界习惯。即便是学生读者，终也要离开学校进入职场；熟悉业界和学 界的习惯用语（许多为英文），避免二次转换，很有必要。 这是一本中文版，需顾及中文阅读的感觉和顺畅性。过多保留英文术语会造成 版面的破
计算机辅助翻译术语中英对照,自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表（A～L）...
weixin_34443842的博客
07-08 1182
abbreviation 缩写 [省略语]ablative 夺格(的)abrupt 突发音accent 口音/{Phonetics}重音accusative 受格(的)acoustic phonetics 声学语音学acquisition 习得action verb 动作动词active 主动语态active chart parser 活动图句法剖析程序active knowledge 主动知识a...
计算机辅助语言和计算语言学关系,自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表（A～L）...
weixin_35391232的博客
06-23 659
abbreviation 缩写 [省略语]ablative 夺格(的)abrupt 突发音accent 口音/{Phonetics}重音accusative 受格(的)acoustic phonetics 声学语音学acquisition 习得action verb 动作动词active 主动语态active chart parser 活动图句法剖析程序active knowledge 主动知识a...
自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表二英语词汇网
04-12 889
自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表二英语词汇网 作者: 查看: 130次 delimiter 定界符号 [定界符] denotation 外延 denotic logic 符号逻辑 dependency 依存关系 Dependency Grammar 依存关系语法 dependency relation 依存关系 depth-first search 深度优先搜寻 derivation 派生 derivational bound morpheme 派生性附着语素 Descri
自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表（A～L）
xiaolu的专栏
08-24 2136
abbreviation 缩写 [省略语]  ablative 夺格(的)  abrupt 突发音  accent 口音/{Phonetics}重音  accusative 受格（的）  acoustic phonetics 声学语音学  acquisition 习得  action verb 动作动词  active 主动语态  active chart parser 活动图句
自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表（M～Z）
淡泊明智 宁静志远
04-13 5951
machine dictionary 机器词典 machine language 机器语言 machine learning 机器学习 machine translation 机器翻译 machine-readable dictionary (MRD) 机读辞典 Macrolinguistics 宏观语言学 Markov chart 马可夫图 Mathematical Linguistics 数理
成为“黑客”前，必须经过的“学习路线”
chengxuyuanyy的博客
06-28 847
网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。
微软官方多语言词典资源包
weixin_42596246的博客
05-31 749
多语言词典资源作为语言学习、翻译和自然语言处理的基础工具，已经成为了语言技术领域的重要组成部分。随着技术的发展，多语言词典资源不仅限于纸质版，更涌现了电子词典、在线词典服务以及集成到软件和应用程序中的电子词库等多种形式。本章将为读者介绍多语言词典资源的发展概况、应用实例以及其在未来语言技术中的地位和作用。在Excel主字典文件中，每一行通常代表一个词条。词汇位于第一列，而定义、例句、词性等信息则分列进行展示。这种结构设计的优点在于信息的可读性和易用性，使得用户可以快速定位并获取所需信息。
计算机专用术语中英对译.ppt
05-15
在硬件设备领域，CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、RAM（随机存取存储器）、SSD（固态硬盘）、HDD（机械硬盘）等术语的中英对照帮助我们了解和区分各种计算机硬件的工作原理和特点。这对于计算机硬件的选择、...
JSP技术发展史中英文对比论文下载
标题“计算机论文--中英文对译（JSP技术发展史）”和描述“英文论文--The technique development history of JSP(JSP技术发展史) 计算机论文英文翻译; Word文档，共11页，满足计算机本科论文需求，需要的可以下载。...
时间序列的“语言”：从语言模型视角理解时序基础模型
u010681011的专栏
11-30 451
摘要： 本文提出“时间的语言”假说，将时间序列基础模型类比为语言模型，认为时间序列patch（短片段）类似于语言中的token，但在潜在空间中表现为分布而非单点。通过构建时间序列“词汇表”并分析其统计特性，研究发现时间序列token遵循Zipf定律，且其组合呈现稀疏语法结构，验证了时间序列数据的类语言特征。这一发现为跨域时序模型的迁移能力提供了理论支持，表明模型通过学习“时间的语言”实现对动态模式的抽象表示。
知识图谱 (Neo4j)、大语言模型与 RAG 技术全景解析
m0_73161433的博客
11-30 320
大语言模型是参数规模达数十亿至数万亿的深度学习模型，基于 Transformer 架构，通过海量文本预训练获得理解和生成自然语言的能力。关键里程碑2017 年：Transformer 架构问世，解决 RNN 无法并行计算和捕捉长距离依赖的问题2018 年：GPT-1 (1.17 亿参数) 验证 "预训练 + 微调" 范式2020 年：GPT-3 (1750 亿参数) 展现 "零样本学习" 能力2022 年：ChatGPT 引入 RLHF (人类反馈强化学习)，大幅提升对话质量。
AI核心知识24——大语言模型之AI 幻觉（简洁且通俗易懂版）
2302_79444404的博客
11-30 212
AI幻觉指大语言模型自信地生成错误或虚构内容的现象，表现为捏造事实、编造文献或逻辑错乱。其产生原因包括模型仅基于概率预测、训练数据污染以及过度讨好用户的倾向。目前可通过调低温度参数、优化提示词、提供参考文本及采用检索增强生成(RAG)等技术减轻幻觉。值得注意的是，AI的"创造力"与"幻觉"本质相同，区别在于应用场景的需求。因此，对AI生成的事实性信息必须进行核实验证，不能盲目采用与相信。
Transformer架构变体全景图：从BERT到GPT的演化路径
11-30 565
Transformer架构从原始编码器-解码器结构演化出三大技术路线：仅编码器架构（如BERT）、仅解码器架构（如GPT）和编码器-解码器架构（如T5）。BERT系列通过掩码语言建模实现双向理解，GPT系列采用因果自注意力进行自回归生成，T5则统一任务为文本到文本格式。这些变体在自注意力机制、位置编码等核心组件基础上，针对不同任务需求进行优化，形成了自然语言处理领域的多元技术生态。
AI核心知识22——大语言模型之重要参数Top-P（简洁且通俗易懂版）
2302_79444404的博客
11-29 598
Top-P和Temperature是控制AI生成随机性的两大关键参数。Top-P通过限定高概率候选词范围（如设0.9时排除概率最低的10%词汇），而Temperature则调整概率分布形状使输出更保守或大胆。专家建议二者择一使用：新手优先调节Temperature（0-1.2），进阶者可先用Top-P=0.9过滤荒谬选项，再调Temperature控制风格。典型组合如代码生成用低温（0.2）+低Top-P（0.3），创意写作则用中高温（0.8）+高Top-P（0.9）。
AI论文整理：Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
极客BIM工作室
11-28 692
Flamingo是DeepMind提出的视觉语言模型（VLM）家族，核心目标是实现少样本学习（仅需少量标注示例快速适配新任务）。其通过三大架构创新：一是用连接预训练视觉编码器（冻结NFNet-F6）与语言模型（冻结Chinchilla系列），处理可变尺寸视觉特征并输出固定视觉 tokens；二是在冻结语言模型层间插入GATED XATTN-DENSE层，实现视觉信息对语言生成的条件约束且避免训练不稳定；三是通过单图像交叉注意力掩码支持任意 interleaved（交织）的图文/视频文本输入。
AI核心知识21——大语言模型之核心参数Temperature（简洁且通俗易懂版）
2302_79444404的博客
11-28 1011
温度参数是调节大语言模型输出随机性的关键设置。低温度(0.1-0.3)使AI回答更稳定保守，适合编程、数学等严谨任务；高温度(0.8-1.2)增加创造性，适合写作、创意场景，但可能产生不连贯内容。温度通过改变词语选择概率分布来工作：低温强化高频词选择，高温提升低频词机会。最佳设置需根据任务需求平衡：事实性任务用低温，创意任务用高温。注意温度仅控制随机性，不能纠正AI的知识错误。
AI核心知识25——大语言模型之RAG（简洁且通俗易懂版）
最新发布
2302_79444404的博客
11-30 616
RAG（检索增强生成）被誉为治疗大模型“幻觉”的特效药。它通过给大模型外挂一个“实时图书馆”，将其工作模式从全靠记忆的“闭卷考试”转变为有据可查的“开卷考试”。 其工作流程包含三步：首先检索外部知识库中的相关段落；其次将资料与问题结合进行增强；最后由大模型基于事实生成回答。RAG完美解决了传统大模型数据滞后、无法访问私有数据及胡编乱造的三大痛点。相比昂贵的微调（Fine-tuning），RAG具有成本低、更新快的优势，是目前90%企业级应用（如客服、文档助手）的首选技术方案。
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