反向連結 · Transformer

文本生成是[[自然語言處理]]領域的核心技術之一，旨在讓電腦自動產生符合語法與語義的文字。 此技術依賴[[深度學習]]模型，從龐大的[[語料庫]]中學習詞彙分佈與句法結構，模型能夠根據前面的上下文預測下一個字或語句，進而生成流暢且具情境的回覆。 常見的應用包括[[機器翻譯]]、自動摘要、對話系統與[[詩文創作]]等，其中[[對話系統]]需要即時生成符合使用者

# 語言模型 語言模型是一種基於概率統計的計算模型，主要用於預測一段文字序列中下一個詞彙出現的可能性。它透過大規模文本[[語料庫]]學習語言的統計規律，從而能夠生成自然流暢的文字、回答問題、執行[[機器翻譯]]、對話系統等多種任務，近年來，結合[[深度學習]]與[[Transformer]]架構的大型語言模型（Large Language Model, LL

深度學習模型是一類利用多層神經網路對資料進行表徵學習與模式識別的人工智慧技術。其核心概念是透過[[表示學習]]自動從大量原始資料中萃取抽象特徵，無需手動特徵設計。這些模型通常由輸入層、隱藏層與輸出層組成，隱藏層的數量與寬度決定模型的容量。 常見的架構包括 [[卷積神經網路]]（用於影像處理）、[[循環神經網路]]（適用於序列資料）以及近年流行的 [[Tran

「術語識別」是指在文本中自動偵測與擷取專業術語或領域詞彙的技術。它透過[[自然語言處理]]與[[統計方法]]，結合[[機器學習]]或[[深度學習]]模型，從大量原始文句裡篩選出具有特定語意或領域意義的詞語。 常見的識別流程可分為三個主要步驟：預處理、候選詞產生與特徵過濾。預處理階段會進行分詞、詞性標注以及([[語料庫]])清洗；在候選詞產生時，可利用[[語言