摘要：
文本分割（Text segmentation）将书面文本分割成有意义单位的过程，如单词、句子或主题。这个术语既适用于人类阅读文本时的心理过程，也适用于在计算机中实现的人工过程，后者属于自然语言处理的领域。一些书面语言有明确的单词分界标记，例如英语的词之间有空格标识，阿拉伯语有独特的首、中、末字母形状，但这种标记不是所有书面语言都有。。...
文本分割（Text segmentation）将书面文本分割成有意义单位的过程，如单词、句子或主题。这个术语既适用于人类阅读文本时的心理过程，也适用于在计算机中实现的人工过程，后者属于自然语言处理的领域。一些书面语言有明确的单词分界标记，例如英语的词之间有空格标识，阿拉伯语有独特的首、中、末字母形状，但这种标记不是所有书面语言都有。。
Midjourney是一个由位於美国加州旧金山的同名研究实验室开发之人工智慧程式，可根据文本生成图像，於2022年7月12日进入公开测试阶段，使用者可透过Discord的机器人指令进行操作。该研究实验室由Leap Motion的创办人大卫·霍尔兹（David Holz）负责领导。。
M i d j o u r n e y shi yi ge you wei yu mei guo jia zhou jiu jin shan de tong ming yan jiu shi yan shi kai fa zhi ren gong zhi hui cheng shi ， ke gen ju wen ben sheng cheng tu xiang ， yu 2 0 2 2 nian 7 yue 1 2 ri jin ru gong kai ce shi jie duan ， shi yong zhe ke tou guo D i s c o r d de ji qi ren zhi ling jin xing cao zuo 。 gai yan jiu shi yan shi you L e a p M o t i o n de chuang ban ren da wei · huo er zi （ D a v i d H o l z ） fu ze ling dao 。 。
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《转生成蜘蛛又怎样！》（日语：蜘蛛ですが、なにか？）是马场翁（日语：马场翁）撰写的日本轻小说作品，连载在成为小说家吧並在2015年获得排名第一名。插图由辉龙司所绘，漫画版由かかし朝浩（日语：かかし朝浩）执笔。2018年7月宣布动画化，原定於2020年內播出，受到新冠病毒影响延至2021年1月起播出，共24集。。
数编程语言中一样。相反，所采用的结构更注重人阅读要求，而非编译器的要求。 WEB包含了2个主要程序：TANGLE，从源文本生成可编译的Pascal代码，以及WEAVE，使用TeX生成格式漂亮，可打印的文档。 CWEB是WEB的C语言新版本，noweb是另外一种借鉴了WEB的文学编程工具（就如体现在名字上），同时与语言无关。。
文本挖掘（Text mining）有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程（通常进行分析，同时加上一些衍生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中）。
深度学习语音合成用深度神经网络（DNN）从文本（TTS）或频谱（声码器）生成人工语音。DNN使用大量录制语音进行训练，若是TTS系统，则要使用相关标签和/或输入文本。 有些基于DNN的语音合成器已经接近人声的自然度。 给定输入文本或语言单位序列 Y {\displaystyle Y} ，目标语音 X。
生成器是任何能生成某些数学对象（例如群的元素可以由其生成元生成），或者其它有用数据的算法。其中一类的生成器是代码生成器，它能代替人力生成软件代码。 除此之外，生成器也可以指： 生成器 (计算机编程)，表现得类似迭代器的一种例程。 注册机，一种可自动生成其注册码的软件。
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XSLT转换过程功能非常强大，它可以自动生成内容的列表、参考链接、索引以及其他的结果。 XSL-FO文档与PDF或者PostScript文档不同，它没有充分地描述文本在不同页面上的布局，相反，它仅仅描述了页面外观以及不同内容放置的位置。根据这些，FO处理器依据FO文档中描述的边界确定文本。
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DALL-E是一个可以通过文本描述生成图像的人工智能程序，於2021年1月5日由OpenAI发布。 DALL-E通过120亿参数版本的GPT-3 Transformer模型来理解自然语言输入（例如“五边形形状的绿色皮革钱包”或“一只悲伤水豚的等距视图”）并生成相应的图片。它既可以生成。
是指由给定文本的源语言和目标语言版本组成的合并文档。 双语文本由一种称为对齐工具 或双语文本工具 的软件生成，这种软件可以自动对齐同一文本的原始版本和翻译版本。这种软件通常按句子对齐两个文本。双语文本的集合被称为双语文本数据库 或双语语料库 ，可以用搜索工具执行查询操作。 双语文本。
文本到图像生成模型是一种机器学习模型，一般以自然语言描述为输入，输出与该描述相匹配的图像。这种模型的开发始于2010年代中期，伴随深度神经网络技术的发展而进步。2022年，最先进的文生图模型，例如OpenAI的DALL-E 2、谷歌大脑的Imagen和StabilityAI的Stable。
Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用於根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用於其他任务，如內补绘制、外补绘制，以及在提示词[broken anchor]指导下产生图生图的转变。 它是一种潜在（英语：Latent variable。
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话方式来互动，还可以用于甚为复杂的语言工作，包括自动生成文本、自动问答、自动摘要等多种任务。如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还有编写和调试计算机程序的能力。在推广期间，所。
的一种版本接受文本和图像输入。 基于单词或单词标记训练的生成式 AI 系统包括 GPT-3、LaMDA、LLaMA、BLOOM、GPT-4 等（请参阅大型语言模型列表）。 它们能够进行自然语言处理、机器翻译和自然语言生成，并且可以用作其他任务的基础模型。 制作高质量的视觉艺术是生成式人工智能的一个突出应用。。
互联网刚出现时在英语世界的社交网（Usenet、BITNET、网路论坛、FidoNet、电子布告栏系统BBS）上时常利用到的表情符号。它可以由文本编辑器生成。很多ASCII 图案要求使用定宽字体（固定宽度的字体，例如在传统打字机上使用的字体）来显示。 ASCII。
文本。 正如自然语言处理的其它领域，自然语言生成可以使用明確的语言模型（例如文法）或者运用根据真人所写的文本分析而成的统计模型。 「苏格兰花粉预报系统」就是一个基於版型的简单自然语言生成系统。该系统利用苏格兰几个区域花粉预报的六个输入数目，生成简短的花粉等级文本作为输出。。
后现代主义生成器是一个自动生产模仿后现代写作文章的计算机程序。它由蒙纳士大学的Andrew C. Bulhak于1996年使用Dada Engine 编写，这是一个用于从递归文法中生成随机文本的系统。 免费版本也在网上托管。文章是由递归转换网络（Recursive transition。
人工智能检测软件旨在确定某些内容（文本、图像、视频或音频）是否是使用人工智能（AI）生成的。 截至 2023 年，这方面的典型案例有诸如GPTZero这样的软件，该软件声称可以检测文本是否是由人工智能生成，有有时被大学和高校用于防范学生的学术抄袭。然而，关于这类软件是否可靠的争论不断， 同时也存在对教育工作者可能误用AI检测软件担忧。
要框架。首个GPT由OpenAI于2018年推出。GPT模型是基于Transformer模型的人工神经网络，在大型未标记文本数据集上进行预训练，并能够生成类似于人类自然语言的文本。截至2023年，大多数LLM都具备这些特征，并广泛被称为GPT。 OpenAI发布了具有极大影响力的GPT基础模型，它。
Sora是一个能以文本描述生成视频的人工智能模型，由美国人工智能研究机构OpenAI开发。 Sora这一名称源于日文“空”（そら sora），即天空之意，以示其无限的创造潜力。其背后的技术是在OpenAI的文本到图像生成模型DALL-E基础上开发而成的。模型的训练数据既包含公开可用的视频，也包括了。
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