生成误差英文解释翻译、生成误差的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 generated error

【计】 generating; spanning
【医】 production

error
【计】 booboo; E; errors
【化】 deviation; error
【医】 error
【经】 error

在汉英词典视角下，“生成误差”指在数据生成、模型输出或系统运行过程中产生的偏差或错误结果。其核心含义可拆解为：

中文：生成误差（shēng chéng wù chā）
英文对应词：Generation Error
指由算法、模型或自动化系统在生成内容（如文本、图像、代码）时，因训练数据缺陷、参数偏差或逻辑漏洞导致的非预期输出。例如：

机器翻译模型因训练语料不足，生成了语义偏离的译文，形成生成误差。

误差来源
根据自然语言处理研究，生成误差主要分为三类：
- 语义偏离（Semantic Drift）：输出内容与输入意图不一致（如对话系统答非所问）；
- 逻辑矛盾（Logical Fallacy）：生成结果存在自相冲突的表述（如AI生成报告前后数据矛盾）；
- 事实性错误（Factual Hallucination）：虚构不存在的信息（如自动摘要捏造关键事件）。
领域应用案例
- 机器翻译：词汇歧义导致译文失真（例：将“芯片”误译为“potato chip”）；
- 代码生成：算法忽略边界条件，输出存在安全漏洞的程序；
- 内容创作：AI写作工具因训练数据偏见，生成带有歧视性表述的文本。

ACM Transactions on NLP研究
指出生成误差的测量需结合忠实度（Faithfulness）与流畅度（Fluency）双指标（论文：Metrics for Generative Model Evaluation, 2022）。

通过上述分层解析，结合计算语言学与工程实践定义，可系统化理解“生成误差”在技术场景中的多维含义。

“生成误差”通常指在机器学习或数据生成过程中，模型生成的输出与真实数据（或期望结果）之间的差异。这一概念在不同领域的具体含义略有差异，但核心均围绕“生成结果的不准确性”展开。以下是详细解释：

生成模型中的误差：在生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等生成模型中，生成误差指生成器产生的样本与真实数据分布之间的差异。例如，生成的人脸图像可能模糊或存在不合理细节（如不对称五官）。
语言模型中的误差：在文本生成任务中，生成误差可能表现为语法错误、逻辑矛盾或与输入意图的偏离。例如，对话模型生成答非所问的回复。

若需进一步了解具体场景（如某类生成模型），可提供更多背景信息以便补充细节。