無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的新應(yīng)用

20/25無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的新應(yīng)用第一部分無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)在文本分類(lèi)中的應(yīng)用 2第二部分詞嵌入在情感分析中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法 4第三部分無(wú)監(jiān)督文本聚類(lèi)：主題建模和文檔聚類(lèi) 7第四部分無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯：語(yǔ)料對(duì)齊和相似性度量 10第五部分無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)：識(shí)別文本中的異常 13第六部分摘要生成中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：提取和重述 15第七部分文本生成中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：語(yǔ)言模型和生成方法 17第八部分無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的未來(lái)趨勢(shì) 20

第一部分無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)在文本分類(lèi)中的應(yīng)用關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)無(wú)監(jiān)督文本表征學(xué)習(xí)

1.無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)從大量未標(biāo)記文本中學(xué)習(xí)，提取文本的語(yǔ)義和句法信息，無(wú)需人工標(biāo)注。

2.常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)方法包括詞嵌入、上下文表示和句向量。

3.無(wú)監(jiān)督文本表征學(xué)習(xí)提高了文本分類(lèi)任務(wù)的性能，無(wú)需昂貴的標(biāo)注成本和時(shí)間。

文本分類(lèi)

1.文本分類(lèi)是一項(xiàng)基本自然語(yǔ)言處理任務(wù)，將文本分配到預(yù)定義的類(lèi)別。

2.無(wú)監(jiān)督文本表征學(xué)習(xí)克服了傳統(tǒng)文本分類(lèi)方法對(duì)特征工程的依賴(lài)性，簡(jiǎn)化了特征提取過(guò)程。

3.無(wú)監(jiān)督文本表征學(xué)習(xí)通過(guò)學(xué)習(xí)文本的語(yǔ)義和句法信息，增強(qiáng)了分類(lèi)器捕捉文本含義的能力。無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)在文本分類(lèi)中的應(yīng)用

無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注，它能夠從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)文本的有效表征。這些表征對(duì)于各種NLP任務(wù)十分有用，包括文本分類(lèi)。

無(wú)監(jiān)督文本表征學(xué)習(xí)技術(shù)

常用的無(wú)監(jiān)督文本表征學(xué)習(xí)技術(shù)有：

*詞嵌入:詞嵌入將詞映射到低維稠密向量中，捕獲詞語(yǔ)的語(yǔ)義和語(yǔ)法信息。

*文檔嵌入:文檔嵌入將文檔映射到低維稠密向量中，捕獲文檔的主題和語(yǔ)義。

*句法特征編碼:句法特征編碼將句法信息（如詞性、句法樹(shù)）編碼為低維稠密向量。

*遷移學(xué)習(xí):遷移學(xué)習(xí)利用預(yù)先訓(xùn)練好的語(yǔ)言模型，用無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)微調(diào)模型以學(xué)習(xí)特定任務(wù)的表征。

文本分類(lèi)中的應(yīng)用

無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)在文本分類(lèi)中具有廣泛的應(yīng)用。它可以：

*提高分類(lèi)精度:無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)通過(guò)捕獲文本的語(yǔ)義和句法信息，可以提高分類(lèi)精度。

*減少標(biāo)記數(shù)據(jù)需求:無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)不需要使用標(biāo)記數(shù)據(jù)，從而減少了對(duì)人工標(biāo)注的需求。

*處理長(zhǎng)文本:無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)能夠處理長(zhǎng)文本，而傳統(tǒng)的文本分類(lèi)方法則難以處理。

*識(shí)別新類(lèi)別:無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)可以識(shí)別新類(lèi)別，即使這些類(lèi)別在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中沒(méi)有出現(xiàn)。

具體示例

一個(gè)典型的無(wú)監(jiān)督文本分類(lèi)管道如下：

1.文本預(yù)處理:預(yù)處理文本，去除噪聲和進(jìn)行分詞。

2.無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí):使用無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)技術(shù)提取文本的語(yǔ)義和句法信息。

3.分類(lèi):使用分類(lèi)器（如支持向量機(jī)或邏輯回歸）基于無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)的特征對(duì)文本進(jìn)行分類(lèi)。

研究進(jìn)展

無(wú)監(jiān)督文本分類(lèi)的最新研究進(jìn)展集中在：

*開(kāi)發(fā)新的無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)算法，以提高表征的質(zhì)量。

*探索無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)與有監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合，以進(jìn)一步提高分類(lèi)性能。

*研究無(wú)監(jiān)督文本分類(lèi)在特定領(lǐng)域的應(yīng)用，如醫(yī)學(xué)文本分類(lèi)和社交媒體文本分類(lèi)。

結(jié)論

無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)在文本分類(lèi)中具有廣闊的發(fā)展前景。它為NLP研究人員和從業(yè)者提供了一種強(qiáng)大的工具，以提高分類(lèi)精度、減少對(duì)標(biāo)記數(shù)據(jù)的需求并處理長(zhǎng)文本。隨著無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)技術(shù)和算法的不斷進(jìn)步，文本分類(lèi)的性能還有望進(jìn)一步提升。第二部分詞嵌入在情感分析中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【詞嵌入在情感分析中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法】

1.詞嵌入技術(shù)將單詞編碼為密集向量，捕獲其語(yǔ)義和語(yǔ)法信息，為情感分析提供有價(jià)值的特征。

2.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如Word2Vec和GloVe，利用大型語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練詞嵌入，無(wú)需人工標(biāo)注，降低了情感分析的成本和門(mén)檻。

3.詞嵌入可用于構(gòu)建情感詞典，識(shí)別和分類(lèi)情感相關(guān)的單詞和短語(yǔ)，提高情感分析的精度和魯棒性。

詞嵌入的類(lèi)型

1.靜態(tài)詞嵌入：?jiǎn)卧~向量保持不變，無(wú)法適應(yīng)不同上下文，適用于情感分析中對(duì)語(yǔ)義不變性的要求。

2.動(dòng)態(tài)詞嵌入：?jiǎn)卧~向量根據(jù)特定上下文進(jìn)行調(diào)整，適用于捕捉情感的細(xì)微差別和語(yǔ)義變化。

3.基于概念的詞嵌入：?jiǎn)卧~向量表示單詞所表達(dá)的概念，而不僅僅是其表面形式，提高了情感分析對(duì)抽象情感的識(shí)別能力。

詞嵌入的評(píng)估

1.語(yǔ)義相似性：評(píng)估詞嵌入在捕獲單詞相似性方面的能力，反映其對(duì)情感相關(guān)性的識(shí)別程度。

2.情感分類(lèi)任務(wù)：直接使用詞嵌入訓(xùn)練情感分類(lèi)模型，評(píng)價(jià)其在實(shí)際情感分析任務(wù)中的性能。

3.人工標(biāo)注的一致性：將詞嵌入生成的單詞分組與人工標(biāo)注的情感類(lèi)別進(jìn)行比較，評(píng)估其對(duì)人類(lèi)情感認(rèn)知的契合度。

詞嵌入的應(yīng)用

1.情感傾向分析：確定文本或句子總體上的情感極性，用于輿情分析、產(chǎn)品評(píng)論分析等。

2.情感細(xì)粒度分析：識(shí)別特定情感類(lèi)別，如喜悅、悲傷、憤怒等，用于復(fù)雜的情感理解和情感表征。

3.情感相似性度量：計(jì)算文本之間的情感相似度，用于文本分類(lèi)、檢索和生成。

生成式情感分析

1.利用詞嵌入和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，生成具有特定情感極性或情感類(lèi)別的文本。

2.應(yīng)用于情感數(shù)據(jù)增強(qiáng)、情感文本校對(duì)和情感生成式任務(wù)，擴(kuò)展情感分析的可能性和實(shí)用性。

3.推動(dòng)情感分析向更高級(jí)、更靈活、更自動(dòng)化的方向發(fā)展。詞嵌入在情感分析中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

在自然語(yǔ)言處理（NLP）中，詞嵌入是一種強(qiáng)大的技術(shù)，它可以將單詞表示為低維向量，這些向量捕獲了單詞的語(yǔ)義和語(yǔ)法信息。近年來(lái)，詞嵌入已成功應(yīng)用于各種NLP任務(wù)，包括情感分析。

在情感分析中，該目標(biāo)是確定文本的情緒極性（即積極或消極）。傳統(tǒng)的情感分析方法通常依賴(lài)于手動(dòng)制作的特征工程，這既耗時(shí)又費(fèi)力。相比之下，基于詞嵌入的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法消除了特征工程的需要，從而簡(jiǎn)化了情感分析過(guò)程。

詞嵌入類(lèi)型

有兩種主要的詞嵌入類(lèi)型：

*連續(xù)詞袋（CBOW）模型：預(yù)測(cè)目標(biāo)單詞，同時(shí)考慮其上下文單詞。

*跳字窗口（Skip-gram）模型：預(yù)測(cè)目標(biāo)單詞的上下文單詞，同時(shí)考慮目標(biāo)單詞本身。

詞嵌入的訓(xùn)練

詞嵌入通常通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型（例如Word2Vec或GloVe）獲得。這些模型使用大量文本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，并學(xué)習(xí)將每個(gè)單詞映射到一個(gè)向量。

無(wú)監(jiān)督情感分析方法

可以使用詞嵌入來(lái)執(zhí)行以下無(wú)監(jiān)督的情感分析方法：

*詞極性聚類(lèi)：將單詞聚類(lèi)到基于其嵌入向量的組中，其中每個(gè)組代表一個(gè)情緒極性（例如，積極或消極）。

*情感詞典創(chuàng)建：從詞嵌入中識(shí)別具有明確情緒極性的單詞，并將其匯總到一個(gè)情感詞典中。

*文本相似性：比較兩個(gè)文本的詞嵌入向量之間的相似性，以推斷它們的情感相似性。

優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

基于詞嵌入的無(wú)監(jiān)督情感分析方法具有以下優(yōu)點(diǎn)：

*不需要手動(dòng)特征工程：簡(jiǎn)化了情感分析過(guò)程。

*通用性：可以輕松應(yīng)用于任何語(yǔ)言。

*魯棒性：對(duì)噪聲和拼寫(xiě)錯(cuò)誤具有魯棒性。

然而，這些方法也有一些缺點(diǎn)：

*解釋性有限：難以解釋嵌入空間中的單詞關(guān)系。

*維度依賴(lài)性：嵌入向量的性能與嵌入向量的維度有關(guān)。

*上下文敏感性：詞嵌入可能無(wú)法充分捕獲單詞在特定上下文中的情緒極性。

實(shí)例

例如，假設(shè)我們有一個(gè)句子“這部電影非常棒”，并且我們已經(jīng)訓(xùn)練了一個(gè)詞嵌入模型。步驟如下：

1.將每個(gè)單詞（“這部”、“電影”、“非?！?、“棒”）轉(zhuǎn)換為其詞嵌入向量。

2.計(jì)算這些向量的平均值，得到文本的嵌入向量。

3.使用分類(lèi)器（例如支持向量機(jī)）將嵌入向量分類(lèi)為“積極”或“消極”。

結(jié)論

詞嵌入在情感分析中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法為情感分析任務(wù)提供了強(qiáng)大的工具。這些方法消除了特征工程的需要，使其更易于實(shí)施并適用于各種語(yǔ)言和語(yǔ)料庫(kù)。然而，了解這些方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)至關(guān)重要，以便在情感分析應(yīng)用程序中有效地使用它們。第三部分無(wú)監(jiān)督文本聚類(lèi)：主題建模和文檔聚類(lèi)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)無(wú)監(jiān)督文本聚類(lèi)：主題建模和文檔聚類(lèi)

主題名稱(chēng)：隱含狄利克雷分配（LDA）

1.LDA是一種生成模型，它假設(shè)文本數(shù)據(jù)是由一組潛在主題生成的。

2.每個(gè)文檔由主題的混合組成，每個(gè)主題又由單詞的分布組成。

3.LDA通過(guò)Gibbs抽樣算法推斷潛在變量，從而從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)主題。

主題名稱(chēng)：潛在語(yǔ)義分析（LSA）

無(wú)監(jiān)督文本聚類(lèi)：主題建模和文檔聚類(lèi)

引言

無(wú)監(jiān)督文本聚類(lèi)是自然語(yǔ)言處理(NLP)中一項(xiàng)重要任務(wù)，它旨在將文本文檔分組到預(yù)定義的類(lèi)別或主題中，而無(wú)需人工標(biāo)簽。它在各種NLP應(yīng)用中至關(guān)重要，例如文本挖掘、主題提取和信息檢索。

主題建模

主題建模是一種無(wú)監(jiān)督文本聚類(lèi)方法，它將文本集合表示為一系列潛在主題的概率分布。它假設(shè)文本中的每個(gè)單詞都是由潛在主題生成的一組單詞的成員。

潛在狄利克雷分配(LDA)

LDA是最流行的主題建模算法之一。它是一種生成模型，其中文本文檔由一組潛在主題表示，而每個(gè)單詞則由從這些主題中隨機(jī)采樣生成。LDA的優(yōu)點(diǎn)在于能夠發(fā)現(xiàn)文本中的復(fù)雜主題層次結(jié)構(gòu)。

非負(fù)矩陣分解(NMF)

NMF是一種替代主題建模方法。它是一種非負(fù)矩陣分解算法，它將文本文檔矩陣分解為兩個(gè)非負(fù)矩陣，一個(gè)表示主題，另一個(gè)表示每個(gè)文檔中主題的概率。NMF的優(yōu)點(diǎn)在于其簡(jiǎn)單性和快速收斂能力。

層次聚類(lèi)

層次聚類(lèi)是一種無(wú)監(jiān)督文本聚類(lèi)方法，它將文本文檔組織成一棵樹(shù)形結(jié)構(gòu)，其中類(lèi)似的文檔被分組到同一集群中。

凝聚層次聚類(lèi)(HAC)

HAC是一種層次聚類(lèi)算法，它從每個(gè)文檔作為一個(gè)單獨(dú)集群開(kāi)始，然后逐步合并相似的集群，直到形成一個(gè)包含所有文檔的單一層次樹(shù)。HAC具有生成具有清晰層次結(jié)構(gòu)的集群的優(yōu)勢(shì)。

K均值聚類(lèi)

K均值聚類(lèi)是一種非層次聚類(lèi)算法，它將文本文檔分配到一組預(yù)定義的簇，稱(chēng)為質(zhì)心。它通過(guò)迭代地移動(dòng)質(zhì)心并重新分配文檔來(lái)優(yōu)化簇內(nèi)的相似性和簇間差異。K均值聚類(lèi)速度快，但對(duì)異常值和簇形狀敏感。

評(píng)估

文本聚類(lèi)的評(píng)估至關(guān)重要，以確定聚類(lèi)方法的有效性。常用的評(píng)估指標(biāo)包括：

*內(nèi)部評(píng)估度量：例如輪廓系數(shù)和卡氏指數(shù)，這些度量基于簇內(nèi)的相似性和簇間差異。

*外部評(píng)估度量：例如純度和互信息，這些度量將聚類(lèi)結(jié)果與人工標(biāo)記的黃金標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較。

應(yīng)用

無(wú)監(jiān)督文本聚類(lèi)在NLP中有廣泛的應(yīng)用，包括：

*主題提?。鹤R(shí)別文本中討論的主題。

*文本摘要：根據(jù)文本的聚類(lèi)主題生成摘要。

*信息檢索：通過(guò)將相關(guān)文檔分組在一起來(lái)提高用戶查詢的準(zhǔn)確性。

*文本分類(lèi)：將文本文檔分配到預(yù)定義的類(lèi)別中。

*欺詐檢測(cè)：識(shí)別可疑文本模式，例如垃圾郵件和網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)電子郵件。

結(jié)論

無(wú)監(jiān)督文本聚類(lèi)是NLP中一項(xiàng)基本任務(wù)，廣泛應(yīng)用于從主題建模到欺詐檢測(cè)等各種應(yīng)用中。各種聚類(lèi)算法可用于不同場(chǎng)景和數(shù)據(jù)類(lèi)型的最優(yōu)化效果。通過(guò)仔細(xì)評(píng)估和選擇合適的算法，從無(wú)監(jiān)督文本聚類(lèi)技術(shù)中可以獲得顯著的好處。第四部分無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯：語(yǔ)料對(duì)齊和相似性度量關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯：語(yǔ)料對(duì)齊和相似性度量】

1.無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯無(wú)需標(biāo)記語(yǔ)料對(duì)，利用了源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言之間的相似性。

2.語(yǔ)料對(duì)齊技術(shù)通過(guò)計(jì)算句子或單詞之間的相似性，將源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言句子配對(duì)。

3.相似性度量是一種量化語(yǔ)料對(duì)齊和機(jī)器翻譯結(jié)果相似程度的指標(biāo)。

無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯的發(fā)展趨勢(shì)

1.無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯技術(shù)不斷進(jìn)步，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成模型處理大型語(yǔ)料數(shù)據(jù)集。

2.多模態(tài)模型將圖像、文本和音頻等不同模態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，增強(qiáng)機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。

3.遷移學(xué)習(xí)將機(jī)器翻譯模型在特定語(yǔ)言對(duì)上訓(xùn)練獲得的知識(shí)轉(zhuǎn)移到其他語(yǔ)言對(duì)上，減少數(shù)據(jù)需求。

生成模型在無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯中的應(yīng)用

1.生成模型能夠從無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)中生成文本，用于訓(xùn)練無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯模型。

2.變分自編碼器和對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)等生成模型可捕捉源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言之間的語(yǔ)義和句法規(guī)律。

3.生成模型的生成式特性有助于創(chuàng)建流暢、符合語(yǔ)法的翻譯結(jié)果。

無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯中的挑戰(zhàn)

1.無(wú)標(biāo)記語(yǔ)料的噪聲和不一致性給語(yǔ)料對(duì)齊和翻譯模型訓(xùn)練帶來(lái)挑戰(zhàn)。

2.多語(yǔ)言語(yǔ)料的處理需要考慮不同語(yǔ)言之間的語(yǔ)序、語(yǔ)法和文化差異。

3.評(píng)估無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯模型的難度，需要開(kāi)發(fā)新的度量標(biāo)準(zhǔn)和參考數(shù)據(jù)集。

無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯的未來(lái)展望

1.無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯技術(shù)將繼續(xù)發(fā)展，將無(wú)監(jiān)督方法與有監(jiān)督方法相結(jié)合以提高翻譯質(zhì)量。

2.跨語(yǔ)言理解任務(wù)的進(jìn)展將為無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯提供更豐富的語(yǔ)義和句法信息。

3.無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯有望在低資源語(yǔ)言、定制翻譯和實(shí)時(shí)翻譯等應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯：語(yǔ)料對(duì)齊和相似性度量

引言

無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯（UMT）是一種無(wú)需使用平行語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練的機(jī)器翻譯方法。它在自然語(yǔ)言處理（NLP）中具有廣泛的應(yīng)用，包括語(yǔ)料對(duì)齊和相似性度量。本文將深入探討UMT在這些領(lǐng)域的最新應(yīng)用。

語(yǔ)料對(duì)齊

語(yǔ)料對(duì)齊是識(shí)別不同語(yǔ)言語(yǔ)料庫(kù)中對(duì)應(yīng)的句子或片段的過(guò)程。它在機(jī)器翻譯、文本摘要和信息檢索等NLP任務(wù)中至關(guān)重要。UMT已被用于開(kāi)發(fā)無(wú)監(jiān)督的對(duì)齊方法，這些方法不需要預(yù)先標(biāo)記的數(shù)據(jù)或特征工程。

*神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)齊：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），已被用于對(duì)齊源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言的嵌入。通過(guò)最大化嵌入之間的相似性，這些網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)對(duì)齊關(guān)系。

*概率對(duì)齊：概率模型，如隱馬爾可夫模型（HMM）和條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF），已被用于建模對(duì)齊概率。這些模型捕獲句子長(zhǎng)度、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和詞匯相似性之間的依賴(lài)關(guān)系。

相似性度量

相似性度量是評(píng)估兩個(gè)文本片段相似程度的函數(shù)。它在信息檢索、問(wèn)答系統(tǒng)和文本分類(lèi)等NLP任務(wù)中得到廣泛應(yīng)用。UMT已被用于開(kāi)發(fā)無(wú)監(jiān)督的相似性度量，這些度量無(wú)需使用標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

*嵌入相似性：源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言的嵌入空間可以用來(lái)計(jì)算句子之間的相似性。余弦相似度和歐幾里得距離等度量可以用來(lái)量化嵌入之間的相似程度。

*深度學(xué)習(xí)相似性：深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），可以用來(lái)直接學(xué)習(xí)文本片段之間的相似性。這些模型從文本中提取特征，并使用監(jiān)督學(xué)習(xí)或無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練。

最新進(jìn)展

UMT在語(yǔ)料對(duì)齊和相似性度量領(lǐng)域的最新進(jìn)展包括：

*多語(yǔ)言語(yǔ)料對(duì)齊：UMT已被擴(kuò)展到對(duì)齊多種語(yǔ)言的語(yǔ)料庫(kù)，打破了平行語(yǔ)料庫(kù)的限制。

*增強(qiáng)嵌入相似性：通過(guò)引入注意機(jī)制和對(duì)抗性訓(xùn)練等技術(shù)，嵌入相似性方法的性能得到了顯著提高。

*無(wú)監(jiān)督相似性訓(xùn)練：新的無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練方法，如對(duì)比學(xué)習(xí)和信息最大化，已被用于訓(xùn)練相似性度量，無(wú)需使用標(biāo)記數(shù)據(jù)。

應(yīng)用

UMT的無(wú)監(jiān)督語(yǔ)料對(duì)齊和相似性度量方法在各種NLP應(yīng)用程序中得到了成功應(yīng)用：

*機(jī)器翻譯：UMT對(duì)齊方法有助于建立語(yǔ)料對(duì)齊，從而提高機(jī)器翻譯系統(tǒng)的性能。

*文本摘要：UMT相似性度量可以用于提取和總結(jié)文本片段中的關(guān)鍵信息。

*信息檢索：UMT相似性度量可以用于檢索與查詢相關(guān)的文本文檔，即使沒(méi)有明確的關(guān)鍵詞匹配。

*問(wèn)答系統(tǒng)：UMT相似性度量可以用于匹配用戶查詢與知識(shí)庫(kù)中的答案，提供準(zhǔn)確的答案。

*文本分類(lèi)：UMT相似性度量可以用于將文本分類(lèi)到不同的類(lèi)別，即使沒(méi)有使用標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。

結(jié)論

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中展現(xiàn)了巨大的潛力，特別是在語(yǔ)料對(duì)齊和相似性度量方面。UMT方法無(wú)需使用標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而拓寬了NLP應(yīng)用的范圍。隨著持續(xù)的研究和創(chuàng)新，預(yù)計(jì)UMT將在未來(lái)繼續(xù)為這些領(lǐng)域做出重大貢獻(xiàn)。第五部分無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)：識(shí)別文本中的異常無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)：識(shí)別文本中的異常

無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理（NLP）中的一項(xiàng)新興應(yīng)用。它解決了識(shí)別文本中異?；蚱x規(guī)范的實(shí)例的任務(wù)，有助于提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。

方法

無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)方法通?；诮y(tǒng)計(jì)異常檢測(cè)算法，該算法利用文本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性來(lái)識(shí)別異常值。這些算法包括：

*聚類(lèi)：將文本數(shù)據(jù)劃分為相似組，檢測(cè)出不屬于任何組的異常值。

*概率模型：通過(guò)訓(xùn)練概率模型（如高斯混合模型或隱馬爾可夫模型）來(lái)捕獲文本數(shù)據(jù)的分布，并識(shí)別出概率低或偏離分布的異常值。

*距離度量：計(jì)算文本實(shí)例之間的距離，并檢測(cè)出距離較大的異常值。

應(yīng)用

無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)在NLP中有多種應(yīng)用，包括：

*數(shù)據(jù)清洗：識(shí)別和刪除文本數(shù)據(jù)中的不準(zhǔn)確、不完整或不一致的實(shí)例，從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

*錯(cuò)誤檢測(cè)：檢測(cè)文本生成器或翻譯系統(tǒng)中的錯(cuò)誤和不一致，從而提高輸出質(zhì)量。

*異常文本挖掘：識(shí)別文本數(shù)據(jù)中獨(dú)特的或不尋常的模式，幫助發(fā)現(xiàn)新見(jiàn)解和洞察。

*文本分類(lèi)：檢測(cè)文本數(shù)據(jù)中異常類(lèi)別或標(biāo)簽，從而提高分類(lèi)精度。

優(yōu)勢(shì)

無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)具有以下優(yōu)勢(shì)：

*無(wú)需標(biāo)簽：不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)記，使其適用于大規(guī)模、非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)集。

*泛化能力強(qiáng)：檢測(cè)算法的泛化能力強(qiáng)，可以識(shí)別新出現(xiàn)的異常值。

*自動(dòng)化：可以自動(dòng)化缺陷檢測(cè)過(guò)程，節(jié)省時(shí)間和資源。

挑戰(zhàn)

無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)也面臨一些挑戰(zhàn)：

*誤報(bào)：算法可能會(huì)錯(cuò)誤識(shí)別正常值作為異常值，從而產(chǎn)生誤報(bào)。

*過(guò)擬合：算法可能過(guò)度擬合于特定數(shù)據(jù)集，導(dǎo)致泛化性能下降。

*計(jì)算成本：對(duì)于大數(shù)據(jù)集，算法的計(jì)算成本可能很高。

最新進(jìn)展

無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)的研究領(lǐng)域正在不斷發(fā)展，最新的進(jìn)展包括：

*主動(dòng)學(xué)習(xí)：將主動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)集成到缺陷檢測(cè)算法中，從而提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。

*上下文嵌入：利用上下文嵌入（如ELMo或BERT）來(lái)豐富文本表示，從而提高異常檢測(cè)性能。

*多模態(tài)檢測(cè)：將缺陷檢測(cè)算法擴(kuò)展到處理文本、圖像和其他模態(tài)的聯(lián)合數(shù)據(jù)。

結(jié)論

無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)是NLP中一項(xiàng)強(qiáng)大的技術(shù)，用于識(shí)別文本中的異常。通過(guò)利用統(tǒng)計(jì)異常檢測(cè)算法，該技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、檢測(cè)錯(cuò)誤并發(fā)現(xiàn)新的見(jiàn)解。隨著研究的不斷進(jìn)展，無(wú)監(jiān)督缺陷檢測(cè)在NLP中將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。第六部分摘要生成中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：提取和重述摘要生成中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：提取和重述

導(dǎo)言

摘要生成是一種自然語(yǔ)言處理任務(wù)，旨在從給定的文檔中生成一個(gè)簡(jiǎn)短、連貫的摘要，捕捉其關(guān)鍵信息。傳統(tǒng)上，摘要生成依賴(lài)于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，該方法需要大量標(biāo)記的數(shù)據(jù)。然而，最近的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為該任務(wù)提供了新的機(jī)會(huì)。

無(wú)監(jiān)督摘要生成：提取和重述

無(wú)監(jiān)督摘要生成方法不依賴(lài)于標(biāo)記數(shù)據(jù)。相反，它們使用無(wú)監(jiān)督的技術(shù)從文檔中提取關(guān)鍵信息，然后將其重述為一個(gè)摘要。這些方法主要分為兩類(lèi)：基于提取和基于重述。

基于提取的方法

基于提取的方法專(zhuān)注于從文檔中提取最重要的句子或短語(yǔ)。這些方法通常使用諸如TextRank或潛在語(yǔ)義分析（LSA）等算法根據(jù)句子之間的相似性或重要性對(duì)句子進(jìn)行排序。然后選擇最高排名的句子并組合成摘要。

基于重述的方法

基于重述的方法將文檔表示為嵌入向量或語(yǔ)義表示。然后，它們使用語(yǔ)言模型或序列到序列模型生成一個(gè)從語(yǔ)義上與文檔一致的摘要。這些方法可以學(xué)習(xí)文檔的潛在含義并生成流利的、連貫的摘要。

無(wú)監(jiān)督摘要生成技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

無(wú)監(jiān)督摘要生成技術(shù)提供了幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：

*不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)：這些方法不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)，這可以節(jié)省大量時(shí)間和資源。

*適用于不同領(lǐng)域：無(wú)監(jiān)督方法可以適用于各種領(lǐng)域，無(wú)需專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域知識(shí)。

*處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：這些方法可以處理非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，例如新聞文章或社交媒體帖子。

*生成多樣化的摘要：無(wú)監(jiān)督方法往往會(huì)生成多樣化的摘要，因?yàn)樗鼈儾痪窒抻谌祟?lèi)標(biāo)記者的偏好。

無(wú)監(jiān)督摘要生成中的挑戰(zhàn)

無(wú)監(jiān)督摘要生成也面臨一些挑戰(zhàn)：

*缺乏語(yǔ)義理解：這些方法可能缺乏對(duì)文檔的深入語(yǔ)義理解，這可能會(huì)導(dǎo)致摘要不準(zhǔn)確或不完整。

*生成摘要質(zhì)量不一致：無(wú)監(jiān)督方法可能會(huì)產(chǎn)生質(zhì)量不一致的摘要，具體取決于所輸入文檔的復(fù)雜性。

*長(zhǎng)文檔摘要生成困難：這些方法在生成長(zhǎng)文檔的摘要時(shí)可能會(huì)遇到困難，因?yàn)樗鼈兛赡軣o(wú)法捕捉所有關(guān)鍵信息。

應(yīng)用

無(wú)監(jiān)督摘要生成已在各種應(yīng)用中得到探索，包括：

*文本摘要：為新聞文章、博客文章和社交媒體帖子生成摘要。

*代碼摘要：為復(fù)雜代碼片段生成自然語(yǔ)言描述。

*臨床摘要：為病歷生成簡(jiǎn)潔的摘要。

*社交媒體分析：從社交媒體數(shù)據(jù)中提取和總結(jié)關(guān)鍵主題。

結(jié)論

無(wú)監(jiān)督摘要生成是一種有前途的方法，可以克服傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的局限性。通過(guò)提取和重述，這些方法可以從文檔中獲取關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)短、連貫的摘要。雖然還存在一些挑戰(zhàn)，但無(wú)監(jiān)督摘要生成技術(shù)在自然語(yǔ)言處理中具有廣泛的應(yīng)用，并且有望在未來(lái)得到進(jìn)一步發(fā)展。第七部分文本生成中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：語(yǔ)言模型和生成方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【文本生成中的語(yǔ)言模型】

1.語(yǔ)言模型是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，通過(guò)學(xué)習(xí)文本中的單詞序列，可以生成具有相似語(yǔ)法和語(yǔ)義的文本。

2.語(yǔ)言模型在文本生成任務(wù)中表現(xiàn)出色，例如機(jī)器翻譯、文本摘要和問(wèn)答系統(tǒng)。

3.目前流行的語(yǔ)言模型包括變壓器網(wǎng)絡(luò)（Transformer）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），這些模型使用注意力機(jī)制和序列到序列學(xué)習(xí)來(lái)捕獲文本中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。

【文本生成中的生成方法】

文本生成中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理(NLP)的文本生成任務(wù)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，它利用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言模式和規(guī)律，從而生成連貫、流暢且與人類(lèi)語(yǔ)言相似的文本。

語(yǔ)言模型

語(yǔ)言模型是文本生成中應(yīng)用最廣泛的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。它們利用大型語(yǔ)料庫(kù)來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，能夠預(yù)測(cè)單詞或短語(yǔ)在特定上下文中的出現(xiàn)概率。常用的語(yǔ)言模型包括：

*N-元語(yǔ)法模型：根據(jù)前N個(gè)單詞預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞。

*隱馬爾可夫模型(HMM)：將文本視為隱含狀態(tài)序列，并利用觀察序列（單詞）來(lái)推斷隱含狀態(tài)。

*隱式狄利克雷分配(LDA)：識(shí)別文本中的主題，并利用這些主題來(lái)預(yù)測(cè)單詞的出現(xiàn)概率。

生成方法

基于語(yǔ)言模型，文本生成任務(wù)可以采用以下方法：

*確定性生成：直接從語(yǔ)言模型中采樣單詞，逐步生成文本。

*隨機(jī)采樣：在每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)從語(yǔ)言模型預(yù)測(cè)的概率分布中隨機(jī)采樣單詞，生成多樣化的文本。

*束搜索：在每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)保留一組最可能的句子，并從中選擇最優(yōu)句子繼續(xù)生成，以提高生成的文本質(zhì)量。

文本生成應(yīng)用

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在文本生成中的應(yīng)用廣泛，包括：

*機(jī)器翻譯：將一種語(yǔ)言的文本翻譯成另一種語(yǔ)言。

*文摘生成：從冗長(zhǎng)的文檔中自動(dòng)生成簡(jiǎn)潔的摘要。

*對(duì)話生成：創(chuàng)建與人類(lèi)自然的對(duì)話。

*虛擬助手：生成類(lèi)似人類(lèi)的響應(yīng)，以回答用戶查詢。

*創(chuàng)意寫(xiě)作：輔助作者生成故事、詩(shī)歌和散文等創(chuàng)意內(nèi)容。

研究進(jìn)展

近年來(lái)，文本生成中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)取得了顯著進(jìn)展：

*利用多模態(tài)數(shù)據(jù)：整合視覺(jué)、音頻和文本數(shù)據(jù)，以提高文本生成模型的理解力和表現(xiàn)力。

*自注意機(jī)制：允許模型關(guān)注文本中特定單詞或短語(yǔ)之間的依賴(lài)關(guān)系，提升生成文本的連貫性和流暢性。

*對(duì)抗性學(xué)習(xí)：引入對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)，迫使生成模型生成與人工編寫(xiě)的文本難以區(qū)分的文本。

未來(lái)方向

文本生成中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)仍有廣闊的研究空間：

*生成可控文本：探索控制生成文本屬性的方法，如情緒、語(yǔ)調(diào)和風(fēng)格。

*生成多模態(tài)文本：生成同時(shí)包含文本和視覺(jué)或音頻內(nèi)容的多模態(tài)文本。

*面向特定領(lǐng)域的文本生成：專(zhuān)注于特定領(lǐng)域（如醫(yī)學(xué)或金融）的文本生成，以提高準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

結(jié)論

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在文本生成中扮演著至關(guān)重要的角色，通過(guò)利用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)語(yǔ)言模式，生成連貫、流暢且符合人類(lèi)語(yǔ)言的文本。隨著研究的不斷深入，文本生成中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)有望進(jìn)一步推動(dòng)NLP的發(fā)展，在機(jī)器翻譯、對(duì)話生成和創(chuàng)意寫(xiě)作等領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。第八部分無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的未來(lái)趨勢(shì)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯

*利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，直接從平行語(yǔ)料中學(xué)習(xí)翻譯模型，無(wú)需人工標(biāo)注。

*減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴(lài)性，降低翻譯成本，提高翻譯效率。

*可應(yīng)用于小語(yǔ)種翻譯等數(shù)據(jù)匱乏場(chǎng)景，拓展機(jī)器翻譯的適用范圍。

無(wú)監(jiān)督文本摘要

*利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，從長(zhǎng)文本中自動(dòng)提取摘要，無(wú)需人類(lèi)指導(dǎo)。

*提高文本信息提取和濃縮的效率，節(jié)省人工成本。

*在新聞報(bào)道、法律文件、學(xué)術(shù)論文等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景。

無(wú)監(jiān)督主題建模

*利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，從文本語(yǔ)料中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)潛在主題。

*不需要人工預(yù)先定義主題，實(shí)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)的無(wú)偏探索和理解。

*應(yīng)用于文檔分類(lèi)、知識(shí)圖譜構(gòu)建、文本相似性分析等領(lǐng)域。

無(wú)監(jiān)督關(guān)系抽取

*從無(wú)標(biāo)注文本中自動(dòng)識(shí)別和提取實(shí)體之間的關(guān)系。

*利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，理解文本語(yǔ)義，發(fā)現(xiàn)隱含的關(guān)系。

*可用于構(gòu)建知識(shí)圖譜、問(wèn)答系統(tǒng)、信息檢索等應(yīng)用。

無(wú)監(jiān)督文本分類(lèi)

*利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，將文本自動(dòng)分配到特定類(lèi)別，無(wú)需人工標(biāo)注。

*提高文本分類(lèi)的效率和準(zhǔn)確性，降低標(biāo)注成本。

*適用于大規(guī)模文本分類(lèi)任務(wù)，如垃圾郵件過(guò)濾、情感分析等。

無(wú)監(jiān)督生成式語(yǔ)言模型

*利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，生成與原始文本相似的文本數(shù)據(jù)。

*探索文本生成的潛在規(guī)律，拓展自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用領(lǐng)域。

*可用于文本增強(qiáng)、機(jī)器翻譯、對(duì)話生成等任務(wù)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的未來(lái)趨勢(shì)

隨著無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷成熟，其在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，預(yù)計(jì)將推動(dòng)NLP技術(shù)取得重大突破。

新數(shù)據(jù)源的利用

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)需標(biāo)記數(shù)據(jù)，使其能夠利用大量未標(biāo)記的文本數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法中無(wú)法使用。這將極大地?cái)U(kuò)展可用于訓(xùn)練NLP模型的數(shù)據(jù)量，提高模型的泛化能力和魯棒性。

新任務(wù)的探索

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)為NLP領(lǐng)域開(kāi)辟了新的研究方向，例如：

*主題建模：識(shí)別文檔或文本集合中的潛在主題。

*文本聚類(lèi)：將文本文檔分組到具有相似主題或語(yǔ)義的組中。

*句法解析：確定句子中的單詞和短語(yǔ)之間的語(yǔ)法關(guān)系。

*機(jī)器翻譯：學(xué)習(xí)兩種語(yǔ)言之間的映射，而無(wú)需成對(duì)的翻譯數(shù)據(jù)。

特定領(lǐng)域的應(yīng)用

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在特定NLP領(lǐng)域有望取得顯著進(jìn)展，例如：

*醫(yī)療NLP：從電子病歷中提取關(guān)鍵信息，輔助疾病診斷和治療。

*金融NLP：分析財(cái)務(wù)報(bào)告和新聞文章，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和做出投資決策。

*社交媒體分析：從社交媒體數(shù)據(jù)中識(shí)別情緒、趨勢(shì)和影響者。

跨語(yǔ)言應(yīng)用

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)具有跨語(yǔ)言應(yīng)用能力，能夠在缺少語(yǔ)言特定標(biāo)注的情況下，處理多種語(yǔ)言的文本數(shù)據(jù)。這將促進(jìn)多語(yǔ)言NLP模型的開(kāi)發(fā)，打破語(yǔ)言障礙，實(shí)現(xiàn)全球信息的無(wú)縫交流。

與知識(shí)圖譜的集成

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以通過(guò)與知識(shí)圖譜相結(jié)合，從文本數(shù)據(jù)中提取語(yǔ)義知識(shí)。知識(shí)圖譜提供結(jié)構(gòu)化的背景信息，增強(qiáng)NLP模型對(duì)語(yǔ)言的理解能力，提高推理和問(wèn)答任務(wù)的性能。

技術(shù)進(jìn)步

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法仍在不斷發(fā)展，以下技術(shù)進(jìn)步將推動(dòng)其在NLP領(lǐng)域的應(yīng)用：

*表示學(xué)習(xí)：開(kāi)發(fā)更有效的算法從文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)單詞和文檔的分布式表示。

*生成模型：生成逼真的文本，用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)和文本摘要。

*對(duì)抗性學(xué)習(xí)：引入對(duì)抗訓(xùn)練機(jī)制，提高模型的魯棒性和防止過(guò)度擬合。

挑戰(zhàn)和機(jī)遇

盡管無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在NLP領(lǐng)域具有光明的前景，但也面臨著一些挑戰(zhàn)：

*解釋性：無(wú)監(jiān)督模型的內(nèi)部工作原理可能難以解釋?zhuān)拗屏似湓谀承╆P(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用。

*數(shù)據(jù)質(zhì)量：未標(biāo)記數(shù)據(jù)中固有的