生成概率英文解釋翻譯、生成概率的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 generation probability

分詞翻譯：

生成的英語翻譯：

【計】 generating; spanning
【醫】 production

概率的英語翻譯：

probability
【化】 probability
【醫】 probability
【經】 probability

專業解析

生成概率的詳細釋義（漢英詞典視角）

在漢英詞典語境下，“生成概率”是一個複合術語，需拆解其核心概念進行解釋：

術語定義 (Definition):
- 生成 (Shēngchéng / Generation): 指通過特定過程、模型或系統産生、創建或形成某事物（如數據、文本、圖像等）。在計算領域，常指算法或模型（如語言模型）的輸出過程。
- 概率 (Gàilǜ / Probability): 指某一隨機事件發生的可能性大小，是介于0（不可能）和1（必然）之間的數值度量。
- 生成概率 (Generation Probability): 特指在生成模型或生成過程中，模型預測或計算出某個特定輸出結果（如一個詞、一句話、一張圖）被生成出來的可能性。它量化了模型在給定輸入或上下文條件下，選擇該特定輸出的置信度或偏好程度。
核心含義 (Core Meaning): “生成概率”描述的是在内容創建（生成）的語境下，某個特定結果出現的數學期望值（概率）。它并非一個靜态的固有屬性，而是：
- 條件依賴的：高度依賴于生成模型本身的結構、訓練數據以及生成時的具體輸入（提示、上下文）。
- 模型賦值的：由生成模型（如神經網絡）在内部計算得出，用于在衆多可能的候選項中決定最終輸出（例如，在文本生成中選擇下一個詞）。
應用場景 (Application Context): 該術語常見于人工智能、機器學習和自然語言處理領域：
- 語言模型 (Language Models): 在預測句子中下一個詞時，模型會為詞彙表中的每個詞計算一個“生成概率”，選擇概率最高的詞或按概率采樣。
- 機器翻譯 (Machine Translation): 翻譯模型會為不同的候選譯文分配生成概率。
- 文本摘要/對話系統 (Summarization/Dialogue Systems): 生成回複或摘要時，模型評估不同生成内容的概率。
- 生成對抗網絡/擴散模型 (GANs/Diffusion Models): 在圖像、音頻等生成任務中，模型學習數據分布并估計新樣本（生成結果）的概率。
英文對應與理解 (English Equivalence & Understanding):
- 生成概率最直接的英文對應是Generation Probability。
- 其含義可理解為：
  - 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.

參考來源 (References for Authority & ):

概率論基礎 (Foundations of Probability):
- Ross, S. M. (2014). A First Course in Probability (9th ed.). Pearson. (經典概率論教材，定義概率的基本概念)
生成模型與概率 (Generative Models & Probability):
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. (權威深度學習教材，詳細闡述生成模型原理及其與概率分布的關系) [線上章節可參考：https://www.deeplearningbook.org]
- Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing (3rd ed. draft). (自然語言處理标準教材，解釋語言模型中的生成概率計算) [線上草稿：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/]
技術報告與标準 (Technical Reports & Standards):
- National Institute of Standards and Technology (NIST). (相關評測文檔，如機器翻譯評測中會隱含對模型生成概率分布質量的評估) [參考NIST官網：https://www.nist.gov]
- Association for Computational Linguistics (ACL). (頂級學術會議論文集，包含大量關于生成模型概率建模的前沿研究) [參考ACL Anthology：https://aclanthology.org]

網絡擴展解釋

生成概率（Generation Probability）是統計學和機器學習中的一個核心概念，通常指在給定某種模型或條件下，生成某個特定數據或事件的概率。它在自然語言處理（如機器翻譯、文本生成）、語音識别、隱馬爾可夫模型（HMM）等領域有廣泛應用。

核心定義

生成概率描述的是：在已知模型參數或隱藏狀态的情況下，模型“生成”某個觀測結果的可能性。例如：

在隱馬爾可夫模型中，狀态序列生成觀測序列的概率。
在語言模型中，給定前文生成下一個詞的概率。

數學模型

生成概率通常通過條件概率公式表達： $$ P(X mid theta) quad text{或} quad P(Y mid X, theta) $$ 其中：

(X) 是觀測數據（如一段文本、語音信號）；
(Y) 是隱藏變量（如文本的語義标籤、語音的發音狀态）；
(theta) 是模型參數。

應用場景

文本生成
語言模型（如GPT）計算生成下一個詞的概率，選擇概率最高的詞作為輸出。例如，輸入“今天天氣很”，模型可能生成“好”（概率0.6）或“糟糕”（概率0.4）。
機器翻譯
模型計算目标語言句子的生成概率，選擇整體概率最高的翻譯結果。例如，将英文“Hello”翻譯為“你好”的概率可能高于“您好”。
語音識别
隱馬爾可夫模型通過聲學模型計算語音信號生成對應音素的概率，再結合語言模型解碼為文本。

與判别概率的區别

生成概率：建模聯合概率 (P(X,Y))，關注數據如何生成（如樸素貝葉斯、HMM）。
判别概率：建模條件概率 (P(Y mid X))，直接學習輸入到輸出的映射（如邏輯回歸、CRF）。

估計方法

生成概率的參數通常通過以下方法估計：

最大似然估計（MLE）：最大化訓練數據的生成概率。
貝葉斯推斷：引入先驗分布，計算後驗概率。

示例

假設一個簡單的硬币投擲模型，參數(theta)表示硬币正面朝上的概率。生成3次正面的概率為： $$ P(X=text{3次正面} mid theta) = theta $$

總結來說，生成概率是模型對數據生成過程的數學刻畫，為預測和推理提供概率依據。