NLP Course documentation

Глоссарий

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Глоссарий

Оригинал Перевод
Abstraction абстракция
Account учетная запись
Accuracy accuracy
Artificial General Intelligence сильный искусственный интеллект
Attention внимание
Attention mask (layer) маска внимания (слой)
Backward Pass* обратный проход
Batch батч
Bias смещение
Causal Language Modeling каузальное языковое моделирование
Chapter глава
Checkpoint(s) чекпоинт
Class класс
Classification классификация
Code код
Colab Notebook блокнот Colab
Command команда
Computer Vision компьютерное зрение
Configuration конфигурация
Course курс
Decoder декодировщик / декодер
Dependency зависимость
Deployment развертывание (программного обеспечения)
Development разработка
Dictionary dictionary
Distribution распределение
Download download
Encoder кодировщик / энкодер
Extractive question answering выделительная вопросно-ответная система
F1 score F1-мера
Feature признак
Fine-tune дообучать
Fine-tuning дообучение
Folder папка / директория
Forward Pass* прямой проход
Function функция
Generative question answering генеративная вопросно-ответная система
Google Google
Hugging Face Hugging Face
Incompatibility несовместимость
Inference инференс
Input вход
Input data входные данные
Label (verb) размечать
Label (subj) метка класса
Layer слой
Library библиотека
Linux Linux
Load загружать
Loss function функция потерь
Machine Learning машинное обучение
macOS macOS
Mask маска
Mask Filling предсказание замаскированного токена
Mask Token токен-маска
Masked Language Modeling маскированное языковое моделирование
Model модель
Model Hub Model Hub
Module модуль
Named Entities именованные сущности
Named Entity Recognition распознавание именованных сущностей
Natural Language Processing обработка естественного языка
Output выход
Package пакет
Package Manager менеджер пакетов
Padding (объект) padding
Padding (действие) дополнение
Parameter параметр
Postprocessing постобработка / последующая обработка
Preprocessing предобработка / предварительная обработка
Pretraining предварительное обучение / предобучение
Pretrained model предварительно обученная модель
Pretrained model предобученная модель
Prompt начальный текст
Python Python
Pytorch Pytorch
Question Answering вопросно-ответная система
Save сохранять
Sample пример
Script скрипт
Self-Attention самовнимание
Self-Contained самостоятельный
Sentiment analysis анализ тональности текста (сентимент-анализ)
Sequence-to-sequence models sequence-to-sequence модель
Setup установка (программы) / настройка (среды)
Speech Processing обработка речи
Speech Recognition распознавание речи
Summarization суммаризация
Target целевая переменная
Task задача
TensorFlow Tensorflow
Terminal терминал
Text generation генерация текста
Tokenizer Tokenizer (библиотека) / токенизатор
Train обучение (обучать)
Transfer Learning Transfer Learning / трансферное обучение
Transformer трансформер
Transformer models архитектура трансформер
Translation (машинный) перевод
Virtual Environment виртуальное окружение
Weight вес
Weights веса
Windows Windows
Working Environment рабочее окружение
Workload нагрузка
Workspace Workspace
Zero-shot classification zero-shot классификация

=======

* Данные термины могут употребляться взаимозаменяемо с их английской версией

Сокращения

Оригинал Перевод
NLP NLP
API API
GPU GPU
TPU TPU
ML ML

Notes

Please refer to TRANSLATING.txt for a translation guide. Here are some excerpts relevant to the glossary:

  • Refer and contribute to the glossary frequently to stay on top of the latest choices we make. This minimizes the amount of editing that is required. Add new terms alphabetically sorted.

  • The Russian language accepts English words especially in modern contexts more than many other languages (i.e. Anglicisms). Check for the correct usage of terms in computer science and commonly used terms in other publications.

  • Don’t translate industry-accepted acronyms. e.g. TPU or GPU.

  • If translating a technical word, keep the choice of Russian translation consistent. This does not apply for non-technical choices, as in those cases variety actually helps keep the text engaging.

  • Be exact when choosing equivalents for technical words. Package is package. Library is library. Don’t mix and match.