Англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике - Эдуард Михайлович Пройдаков
Шрифт:
Интервал:
terrain (также terrane) – 1. местность, территория, район;
2. физические особенности местности; топография # см. также terrain data;
3. земной.
terrain-aided navigation (также terrain-aided navigation, TAN) – навигация по рельефу (с учётом рельефа) местности # см. также navigation.
terrain data – топографические данные, картографические данные.
terrane – см. terrain.
terrestrial – земной, наземный; сухопутный # см. также terrestrial location.
terrestrial location – географическое местоположение # см. также geocoding, geolocation service, geospatial data.
testability – 1. тестируемость # качественный показатель простоты тестирования объекта или системы, в частности после их модификации (см. также test, testing);
2. проверяемость, контролируемость # см. также maintainability.
testable – допускающий тестирование (контроль, проверку); тестируемый.
testable requirement – тестируемость [технического] требования, проверяемость требования # термин говорит о том, насколько чётко сформулировано требование, можно ли на основе его описания построить тесты, чтобы в результате их прогона определить, удовлетворяется ли данное требование (см. также test, testing).
test algorithm – алгоритм теста; алгоритм, реализуемый тестом # см. также test.
testing (также test) – 1. тестирование, испытание, исследование; проверка, контроль; прогон тестов; испытания на тестах # проверка правильности функционирования или конкретных свойств продукта или его частей, обнаружение и устранение дефектов, где дефектом является любое расхождение между фактическими и ожидаемыми результатами. Различают такие виды испытаний, как внутрисхемные, системные, функциональные, климатические, на надёжность и др. (см. также alpha testing, beta testing, burn-in, characterization, condition testing, electronic test, environmental failure testing, environmental test, environmental test cell, factory test, field testing, gamma testing, gray box testing, maintenance testing, mutation testing, on-site test, operational testing, pair testing, pairwise testing, preproduction testing, requirements-based testing, sanity test, self-test, testing circuit, test set, ultrasonic testing, validation testing, vibration testing, virtual testing, volume testing);
2. пробный, испытательный, проверочный.
testing circuit (также test circuit) – испытательная схема, тестовая схема # см. также testing.
test level – 1. уровень (этап, стадия) тестирования (испытаний) # совокупность работ по тестированию, которые объединены и выполняются под общим руководством; примеры уровней – компонентное тестирование, интеграционное тестирование, тестирование системы, приёмо-сдаточные испытания. Синоним – test stage (см. также testing, test phase);
2. контрольный уровень.
test phase – этап тестирования, фаза тестирования # определённый, выделенный в отдельную строку проекта, набор операций по тестированию продукта (см. также testing, test level).
test report (также test result report, TRR, test summary report) – [сводный] отчёт о тестировании, отчёт по результатам испытаний # документ, описывающий работы по тестированию и их результаты, с учётом критериев завершённости тестирования (exit criteria) (см. также test, testing, test protocol, test results).
test results – результаты испытаний; результаты тестирования # см. также test report.
test set (также testing set, testing dataset) – тестовый набор [данных], тестовый датасет; тестовая последовательность, тестовая выборка # в машинном обучении (МО) и обучении ИНС, модели (см. также ANN, dataset, machine learning, training sequence, validation set).
text analytics – аналитика текстов, аналитическая обработка текста (текстов) # применение методов ИИ, NLP и других современных технологий для автоматизированной интеллектуальной обработки (анализа) текстов с целью извлечения определённой значимой информации, знаний. Частичный синоним – text mining.
text categorization (брит. text categorisation) – категоризация текста (текстов) # см. также categorization, NLP, text, text classification.
text classification (также classification of texts) – классификация текстов, категоризация текстов, классификация текстовой информации (документов, статей, новостных сообщений и др.) # подраздел обработки текстов естественного языка (natural language processing, NLP) – технология анализа содержимого (контента) текста, чтобы можно было отнести текст к одной из нескольких заданных категорий, т. е. распределение текстов по тематическим категориям – например, относящимся к разным областям научно-технических знаний. Классификация текстов необходима для разделения сайтов по тематическим каталогам, для борьбы со спамом, распознавания эмоциональной окраски текстов, персонификации рекламы и др. Следует отличать классификацию текстов от их кластеризации (text clustering), когда тексты также группируются по некоторым критериям, но без заранее заданных категорий. Синоним – text categorization (text categorisation), частичный синоним – document classification (см. также clustering).
text corpora – текстовые корпуса, корпуса текстов # большие текстовые корпуса используются для обучения нейросетевых систем машинного перевода с одного естественного языка на другой (см. также corpus, machine translation).
text generation – порождение (генерация) текста # в ИИ – формирование интеллектуальной системой последовательности, в которой должна быть изложена информация, заполнение её языковыми выражениями с учётом факторов восприятия текста человеком. Например, automatic text generation – автоматическая генерация текста.
text mining (также text data mining) – глубокий (глубинный) анализ текста, разг. раскопка текста # процесс получения качественной, значимой информации, знаний из текста при его аналитической обработке. Частичный синоним – text analytics (см. также data mining, NLP, relation extraction, statistical pattern learning).
text normalization – нормализация текста # в системах обработки естественного языка и в системах преобразования текста в речь – приведение текста в единую каноническую форму перед его сохранением или обработкой; при этом требуется знать, какого типа текст должен проходить нормализацию и как он будет затем обрабатываться – поскольку не существует какой-то одной универсальной процедуры нормализации текста. Например, при преобразовании текста в речь нужно уделять особое внимание таким нестандартным “словам”, как числа, даты, акронимы, аббревиатуры, поскольку они произносятся по-разному в зависимости от контекста (см. также natural language processing, text to speech).
text prediction – прогнозирование (предсказание) вводимого текста # система (программа) подсказывает пользователю возможные варианты продолжения текста в процессе ввода, что упрощает и ускоряет его работу. Например, context-sensitive text prediction – контекстно-зависимое прогнозирование вводимого текста (см. также text predictor).
text predictor – предиктор текстового ввода # программа, которая подсказывает пользователю наиболее вероятное продолжение набираемых им слов или фраз. Упрощает ввод текста на мобильных устройствах, при этом программа учитывает возможные опечатки. Чтобы предсказания были полезны, предиктору текста требуется как можно больше знаний о входном языке, что часто достигается с помощью машинного обучения (МО). Частичный синоним – language predictor (см. также machine learning, text prediction).
text to speech (также text-to-speech, TTS) – преобразование текста в речь, синтез речи [по тексту]; озвучивание текста; технология [преобразования] “текст-речь” # автоматическое звуковое воспроизведение (чтение, озвучивание) компьютером потока
Поделиться книгой в соц сетях:
Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!