人工智能论文术语集11

注：术语来源请参照《人工智能论文术语集》

术语内容

• based on artificial heuristics

• 基于人工启发式（的方法） ～ 你一定听说过一些启发时的方法，模拟退火？遗传算法？一般都是给定一种思想，而不是具体的实现方式。

• convey the same information

• 传达相同的信息 ～ 一般指语料中表达的真实含义。

• under the premise of guaranteeing validity

• 在保证有效的前提条件下 ～ 当然，我们做的很多实验工作都需要保证模型／数据有效的前提下进行。

• demand

• （强烈地）需求 ～ 指我们当前的一些工作是领域研究的热点，是被用户“强烈需求的”。

• paraphrasing

• 改写 ～ NLP论文中非常常见的词汇，句子改写是数据增强的一个重要方向。

• the diversity of training data

• 训练数据的多样性 ～ 训练数据不能完全以“量”评定，多样性对模型泛化尤为重要。

• high-profile

• 引人入胜的 ～ 一般在描述自己的研究方向／工作内容。

• magnitude values

• 尺度 ～ 等效于scale（缩放的尺度）。

• alleviates data scarcity scenarios

• 缓解数据稀疏的场景 ～ 我们可以做很多工作来对数据进行增强。

• stateful optimizers

• 有状态的优化器 ～ 在AI的研究领域，“有状态”是指随着训练时间的变化，函数中的某些关键量会随之变化，比如Adam优化器，会计算不同阶段的梯度一阶矩和二阶矩来更新学习率。

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