句子生成英文解释翻译、句子生成的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 sentence generation

【计】 subgeneration

句子生成（Sentence Generation）在汉英词典框架下的定义，指基于语法规则、语义逻辑及语境要求，系统化构建符合目标语言（汉语或英语）表达规范的语言单位的过程。其核心包含三层次：表层结构（句法排列）、深层结构（语义关联）和语用适配（交际功能实现）。

从语言学理论角度看，句子生成需遵循转换生成语法原则，即通过短语结构规则生成基础句法树，再经转换规则输出表层语句。例如汉语"把"字句的生成需同时满足：受事宾语前置、谓语动词处置性、结果补语存在等限制条件。

计算语言学视角下，现代句子生成模型如GPT-4架构采用注意力机制，通过概率预测实现从语义向量到词汇序列的映射。其中编码器-解码器结构可公式化为：

$$ text{Decoder}(h_t) = text{Softmax}(W_o cdot text{Attention}(Q,K,V)) $$

式中$h_t$表示隐层状态，$W_o$为输出层权重矩阵。该模型在汉英平行语料训练中可实现跨语言句子生成。

实际应用中，专业翻译系统如Linguee语料库展示的例句生成模式，验证了语境敏感生成的重要性。其算法需同时处理：1) 目标语语序特征 2) 文化负载词替换 3) 语域适配（如法律文本与日常对话的句式差异）。

权威参考文献：

句子生成（Sentence Generation）是自然语言处理（NLP）领域的核心技术之一，指通过算法或模型自动创建符合语法规则、语义连贯的文本。以下是其核心要点：

技术方法
- 规则驱动：早期基于语法模板或预定义规则组合词汇，例如通过句法树结构生成句子，但灵活性和多样性受限。
- 统计模型：利用概率模型（如n-gram）预测词序列，依赖大量语料库，但长距离依赖处理能力较弱。
- 深度学习：当前主流方法，如基于Transformer的模型（如GPT系列），通过自注意力机制捕捉上下文关系，生成更自然、多样的句子。
应用场景
- 对话系统：如聊天机器人、客服助手生成交互回复。
- 内容创作：自动撰写新闻摘要、广告文案或诗歌小说。
- 辅助工具：代码补全、翻译、文本润色等。
核心挑战
- 语义一致性：确保生成内容与上下文逻辑相符，避免前后矛盾。
- 多样性控制：平衡生成文本的创造性与合理性，防止重复或无关输出。
- 伦理风险：防范生成虚假信息、偏见或有害内容。
评估指标
常用BLEU（衡量与参考文本的相似度）、ROUGE（侧重关键词覆盖）等自动化指标，辅以人工评估流畅度和逻辑性。

若需进一步了解具体模型（如GPT-4）的实现细节或行业案例，可提供更具体的方向以便深入探讨。