<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Input on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/input/</link><description>Recent content in Input on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/input/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>特征</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/feature/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:17:01 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/feature/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>在机器学习中，特征是描述数据集中某个实例的独特属性或变量。特征可以是数值型、类别型或文本型，它们构成了机器学习模型的基本输入要素。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>被观察现象的单个可测量属性或特征，作为机器学习模型的输入数据。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>输入变量&lt;/li>
&lt;li>属性&lt;/li>
&lt;li>数据集列&lt;/li>
&lt;li>机器学习输入&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>预测建模输入&lt;/li>
&lt;li>数据分析与可视化&lt;/li>
&lt;li>特征选择流程&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B/">特征工程&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%A0%87%E7%AD%BE/">标签&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/">数据集&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%8F%98%E9%87%8F/">变量&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>上下文</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/context/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 10:49:42 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/context/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>在自然语言处理中，上下文对于消除歧义至关重要，例如根据前文理解代词或习语。现代架构（如Transformer）利用注意力机制来捕捉长距离依赖关系，从而更好地处理上下文信息。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>上下文是指帮助AI模型准确解释输入数据并生成相关响应的周围信息或环境。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>注意力机制&lt;/li>
&lt;li>序列建模&lt;/li>
&lt;li>歧义消解&lt;/li>
&lt;li>窗口大小&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>对话式聊天机器人&lt;/li>
&lt;li>文档摘要&lt;/li>
&lt;li>代码补全助手&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/prompt-engineering-%E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%B7%A5%E7%A8%8B/">Prompt Engineering (提示工程)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/memory-%E8%AE%B0%E5%BF%86/">Memory (记忆)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/attention-%E6%B3%A8%E6%84%8F%E5%8A%9B/">Attention (注意力)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/sequence-%E5%BA%8F%E5%88%97/">Sequence (序列)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>