生成概率英文解释翻译、生成概率的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 generation probability

分词翻译：

生成的英语翻译：

【计】 generating; spanning
【医】 production

概率的英语翻译：

probability
【化】 probability
【医】 probability
【经】 probability

专业解析

生成概率的详细释义（汉英词典视角）

在汉英词典语境下，“生成概率”是一个复合术语，需拆解其核心概念进行解释：

术语定义 (Definition):
- 生成 (Shēngchéng / Generation): 指通过特定过程、模型或系统产生、创建或形成某事物（如数据、文本、图像等）。在计算领域，常指算法或模型（如语言模型）的输出过程。
- 概率 (Gàilǜ / Probability): 指某一随机事件发生的可能性大小，是介于0（不可能）和1（必然）之间的数值度量。
- 生成概率 (Generation Probability): 特指在生成模型或生成过程中，模型预测或计算出某个特定输出结果（如一个词、一句话、一张图）被生成出来的可能性。它量化了模型在给定输入或上下文条件下，选择该特定输出的置信度或偏好程度。
核心含义 (Core Meaning): “生成概率”描述的是在内容创建（生成）的语境下，某个特定结果出现的数学期望值（概率）。它并非一个静态的固有属性，而是：
- 条件依赖的：高度依赖于生成模型本身的结构、训练数据以及生成时的具体输入（提示、上下文）。
- 模型赋值的：由生成模型（如神经网络）在内部计算得出，用于在众多可能的候选项中决定最终输出（例如，在文本生成中选择下一个词）。
应用场景 (Application Context): 该术语常见于人工智能、机器学习和自然语言处理领域：
- 语言模型 (Language Models): 在预测句子中下一个词时，模型会为词汇表中的每个词计算一个“生成概率”，选择概率最高的词或按概率采样。
- 机器翻译 (Machine Translation): 翻译模型会为不同的候选译文分配生成概率。
- 文本摘要/对话系统 (Summarization/Dialogue Systems): 生成回复或摘要时，模型评估不同生成内容的概率。
- 生成对抗网络/扩散模型 (GANs/Diffusion Models): 在图像、音频等生成任务中，模型学习数据分布并估计新样本（生成结果）的概率。
英文对应与理解 (English Equivalence & Understanding):
- 生成概率最直接的英文对应是Generation Probability。
- 其含义可理解为：
  - The likelihood assigned by a generative model to a particular output being produced.
  - The probability that a specific item (e.g., word, pixel value) will be generated next in a sequence or as part of an output, given the current state or context.
  - The model’s confidence score for a candidate generation result.

参考来源 (References for Authority & ):

概率论基础 (Foundations of Probability):
- Ross, S. M. (2014). A First Course in Probability (9th ed.). Pearson. (经典概率论教材，定义概率的基本概念)
生成模型与概率 (Generative Models & Probability):
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. (权威深度学习教材，详细阐述生成模型原理及其与概率分布的关系) [在线章节可参考：https://www.deeplearningbook.org]
- Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing (3rd ed. draft). (自然语言处理标准教材，解释语言模型中的生成概率计算) [在线草稿：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/]
技术报告与标准 (Technical Reports & Standards):
- National Institute of Standards and Technology (NIST). (相关评测文档，如机器翻译评测中会隐含对模型生成概率分布质量的评估) [参考NIST官网：https://www.nist.gov]
- Association for Computational Linguistics (ACL). (顶级学术会议论文集，包含大量关于生成模型概率建模的前沿研究) [参考ACL Anthology：https://aclanthology.org]

网络扩展解释

生成概率（Generation Probability）是统计学和机器学习中的一个核心概念，通常指在给定某种模型或条件下，生成某个特定数据或事件的概率。它在自然语言处理（如机器翻译、文本生成）、语音识别、隐马尔可夫模型（HMM）等领域有广泛应用。

核心定义

生成概率描述的是：在已知模型参数或隐藏状态的情况下，模型“生成”某个观测结果的可能性。例如：

在隐马尔可夫模型中，状态序列生成观测序列的概率。
在语言模型中，给定前文生成下一个词的概率。

数学模型

生成概率通常通过条件概率公式表达： $$ P(X mid theta) quad text{或} quad P(Y mid X, theta) $$ 其中：

(X) 是观测数据（如一段文本、语音信号）；
(Y) 是隐藏变量（如文本的语义标签、语音的发音状态）；
(theta) 是模型参数。

应用场景

文本生成
语言模型（如GPT）计算生成下一个词的概率，选择概率最高的词作为输出。例如，输入“今天天气很”，模型可能生成“好”（概率0.6）或“糟糕”（概率0.4）。
机器翻译
模型计算目标语言句子的生成概率，选择整体概率最高的翻译结果。例如，将英文“Hello”翻译为“你好”的概率可能高于“您好”。
语音识别
隐马尔可夫模型通过声学模型计算语音信号生成对应音素的概率，再结合语言模型解码为文本。

与判别概率的区别

生成概率：建模联合概率 (P(X,Y))，关注数据如何生成（如朴素贝叶斯、HMM）。
判别概率：建模条件概率 (P(Y mid X))，直接学习输入到输出的映射（如逻辑回归、CRF）。

估计方法

生成概率的参数通常通过以下方法估计：

最大似然估计（MLE）：最大化训练数据的生成概率。
贝叶斯推断：引入先验分布，计算后验概率。

示例

假设一个简单的硬币投掷模型，参数(theta)表示硬币正面朝上的概率。生成3次正面的概率为： $$ P(X=text{3次正面} mid theta) = theta $$

总结来说，生成概率是模型对数据生成过程的数学刻画，为预测和推理提供概率依据。