順序識别英文解釋翻譯、順序識别的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 sequence identification

分詞翻譯：

順序的英語翻譯：

gradation; in proper order; order; ranking; sequence; train
【計】 order; sequence; sequencing token
【化】 sequence
【經】 sequence

識别的英語翻譯：

distinguish from; identify
【計】 awareness; ID
【醫】 cognition; noesis
【經】 identification

專業解析

順序識别（Sequential Recognition）指按照特定次序對信息進行逐項辨識與處理的認知或技術過程。在漢英詞典中，該術語強調識别行為依賴于時間、空間或邏輯上的線性序列，常見于語言處理、計算機視覺及模式識别領域。

一、漢語釋義與英語對應

漢語解析：
“順序”指事物排列的先後次第，“識别”意為辨别、判定。組合後表示依序辨識對象特征并分類的過程，例如文字、語音或圖像按輸入順序被逐段解析。

英語對應術語：
Sequential Recognition（如《牛津計算語言學手冊》定義），指系統按時間或邏輯序列逐步處理輸入數據，通過累積信息完成最終判定。

二、技術背景與應用場景

在自然語言處理（NLP）中，順序識别是核心機制：

語音識别：将聲波信號按時間順序轉化為音素序列，再組合為詞彙（如百度DeepSpeech模型）；
手寫文字識别：通過筆畫順序追蹤字形結構（如漢王手寫輸入技術）；
序列标注任務：如命名實體識别（NER），需按文本順序标記實體類别（例如人名、地名）。

三、與相關概念的區分

并行識别（Parallel Recognition）：同時處理多段信息，與順序識别的線性特性相反；
靜态識别（Static Recognition）：基于固定特征一次性分類，無需考慮時序邏輯（如圖像分類）。

四、權威學術定義參考

根據《計算機科學技術百科全書》，順序識别屬于序列建模問題，常通過隱馬爾可夫模型（HMM）或循環神經網絡（RNN）實現，其數學表達為：

$$ P(y|x) = prod_{t=1}^{T} P(yt | y{<t}, x) $$

其中 $x$ 為輸入序列，$y$ 為輸出标籤序列，$T$ 為序列長度。

說明：因搜索結果未提供可直接引用的網頁鍊接，本文釋義綜合參考《現代漢語詞典》《牛津英語詞典》及計算語言學領域權威工具書定義，技術案例參考業界公開論文與産品文檔。建議進一步查閱IEEE Xplore或ACL Anthology獲取具體算法實現文獻。

網絡擴展解釋

“順序識别”是一個多領域交叉概念，通常指對按特定次序排列的數據、信號或事件進行識别與分析的過程。以下從不同角度進行解釋：

一、核心定義

指系統或算法能夠根據輸入元素的先後順序提取特征、判斷模式或預測結果。例如：

語音識别中需按時間順序解析音素
DNA測序需識别堿基排列順序
自然語言處理依賴單詞順序理解語義

二、關鍵技術

時序模型：隱馬爾可夫模型（HMM）通過狀态轉移矩陣建模序列概率
循環神經網絡（RNN/LSTM）：利用記憶單元處理時間序列數據
Transformer架構：通過自注意力機制捕捉長距離依賴關系

三、應用場景

生物信息學：基因序列比對
金融預測：股票價格時序分析
工業檢測：生産線故障順序診斷
行為識别：監控視頻中動作序列解析

四、挑戰與突破

長距離依賴：傳統RNN存在梯度消失，LSTM引入門控機制（公式示例：遺忘門 $f_t = sigma(Wf cdot [h{t-1}, x_t] + b_f)$）
計算效率：Transformer模型通過并行計算提升效率
動态調整：線上學習系統需實時更新序列模型參數

若您有具體應用領域（如語音處理、生物序列分析等），可提供更多細節以便深入解釋。