生成誤差英文解釋翻譯、生成誤差的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 generated error

【計】 generating; spanning
【醫】 production

error
【計】 booboo; E; errors
【化】 deviation; error
【醫】 error
【經】 error

在漢英詞典視角下，“生成誤差”指在數據生成、模型輸出或系統運行過程中産生的偏差或錯誤結果。其核心含義可拆解為：

中文：生成誤差（shēng chéng wù chā）
英文對應詞：Generation Error
指由算法、模型或自動化系統在生成内容（如文本、圖像、代碼）時，因訓練數據缺陷、參數偏差或邏輯漏洞導緻的非預期輸出。例如：

機器翻譯模型因訓練語料不足，生成了語義偏離的譯文，形成生成誤差。

誤差來源
根據自然語言處理研究，生成誤差主要分為三類：
- 語義偏離（Semantic Drift）：輸出内容與輸入意圖不一緻（如對話系統答非所問）；
- 邏輯矛盾（Logical Fallacy）：生成結果存在自相沖突的表述（如AI生成報告前後數據矛盾）；
- 事實性錯誤（Factual Hallucination）：虛構不存在的信息（如自動摘要捏造關鍵事件）。
領域應用案例
- 機器翻譯：詞彙歧義導緻譯文失真（例：将“芯片”誤譯為“potato chip”）；
- 代碼生成：算法忽略邊界條件，輸出存在安全漏洞的程式；
- 内容創作：AI寫作工具因訓練數據偏見，生成帶有歧視性表述的文本。

ACM Transactions on NLP研究
指出生成誤差的測量需結合忠實度（Faithfulness）與流暢度（Fluency）雙指标（論文：Metrics for Generative Model Evaluation, 2022）。

通過上述分層解析，結合計算語言學與工程實踐定義，可系統化理解“生成誤差”在技術場景中的多維含義。

“生成誤差”通常指在機器學習或數據生成過程中，模型生成的輸出與真實數據（或期望結果）之間的差異。這一概念在不同領域的具體含義略有差異，但核心均圍繞“生成結果的不準确性”展開。以下是詳細解釋：

生成模型中的誤差：在生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等生成模型中，生成誤差指生成器産生的樣本與真實數據分布之間的差異。例如，生成的人臉圖像可能模糊或存在不合理細節（如不對稱五官）。
語言模型中的誤差：在文本生成任務中，生成誤差可能表現為語法錯誤、邏輯矛盾或與輸入意圖的偏離。例如，對話模型生成答非所問的回複。

若需進一步了解具體場景（如某類生成模型），可提供更多背景信息以便補充細節。