句子生成英文解釋翻譯、句子生成的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 sentence generation

【計】 subgeneration

句子生成（Sentence Generation）在漢英詞典框架下的定義，指基于語法規則、語義邏輯及語境要求，系統化構建符合目标語言（漢語或英語）表達規範的語言單位的過程。其核心包含三層次：表層結構（句法排列）、深層結構（語義關聯）和語用適配（交際功能實現）。

從語言學理論角度看，句子生成需遵循轉換生成語法原則，即通過短語結構規則生成基礎句法樹，再經轉換規則輸出表層語句。例如漢語"把"字句的生成需同時滿足：受事賓語前置、謂語動詞處置性、結果補語存在等限制條件。

計算語言學視角下，現代句子生成模型如GPT-4架構采用注意力機制，通過概率預測實現從語義向量到詞彙序列的映射。其中編碼器-解碼器結構可公式化為：

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

式中$h_t$表示隱層狀态，$W_o$為輸出層權重矩陣。該模型在漢英平行語料訓練中可實現跨語言句子生成。

實際應用中，專業翻譯系統如Linguee語料庫展示的例句生成模式，驗證了語境敏感生成的重要性。其算法需同時處理：1) 目标語語序特征 2) 文化負載詞替換 3) 語域適配（如法律文本與日常對話的句式差異）。

權威參考文獻：

句子生成（Sentence Generation）是自然語言處理（NLP）領域的核心技術之一，指通過算法或模型自動創建符合語法規則、語義連貫的文本。以下是其核心要點：

技術方法
- 規則驅動：早期基于語法模闆或預定義規則組合詞彙，例如通過句法樹結構生成句子，但靈活性和多樣性受限。
- 統計模型：利用概率模型（如n-gram）預測詞序列，依賴大量語料庫，但長距離依賴處理能力較弱。
- 深度學習：當前主流方法，如基于Transformer的模型（如GPT系列），通過自注意力機制捕捉上下文關系，生成更自然、多樣的句子。
應用場景
- 對話系統：如聊天機器人、客服助手生成交互回複。
- 内容創作：自動撰寫新聞摘要、廣告文案或詩歌小說。
- 輔助工具：代碼補全、翻譯、文本潤色等。
核心挑戰
- 語義一緻性：确保生成内容與上下文邏輯相符，避免前後矛盾。
- 多樣性控制：平衡生成文本的創造性與合理性，防止重複或無關輸出。
- 倫理風險：防範生成虛假信息、偏見或有害内容。
評估指标
常用BLEU（衡量與參考文本的相似度）、ROUGE（側重關鍵詞覆蓋）等自動化指标，輔以人工評估流暢度和邏輯性。

若需進一步了解具體模型（如GPT-4）的實現細節或行業案例，可提供更具體的方向以便深入探讨。