NLP专业名词术语 知识
关于人工智能的术语
关于人工智能的术语人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考、学习和解决问题的科学。
它涵盖了众多的术语和概念，下面我将介绍几个与人工智能密切相关的术语。
1. 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的重要组成部分，其目标是通过让计算机从数据中学习和改进，并自动调整算法，从而实现智能化。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
2. 深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑神经网络的工作原理，利用多层次的神经网络结构进行学习和决策。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）自然语言处理是研究如何让计算机理解和处理人类语言的领域。
它涉及到语音识别、语义理解、机器翻译等技术，可以使计算机能够与人类进行自然交流。
4. 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉致力于让计算机能够理解和解释图像和视频。
它可以进行图像识别、目标检测、人脸识别等任务，广泛应用于安防、医疗、无人驾驶等领域。
5. 强化学习（Reinforcement Learning）强化学习是一种通过与环境进行交互来学习最优行为的机器学习方法。
它通过奖励和惩罚机制来引导智能体进行学习和决策，逐步优化其行为策略。
6. 语音识别（Speech Recognition）语音识别是将人类语音转换为可理解的文本或命令的技术。
它可以使计算机能够理解和响应人类的口头指令，广泛应用于智能助理、语音控制等领域。
7. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和模式的过程。
它利用机器学习和统计学方法，分析和解释数据，帮助人们做出决策和预测。
8. 聊天机器人（Chatbot）聊天机器人是利用自然语言处理和人工智能技术构建的能够与人类进行对话的程序。
NLP神经语言
NLP神经语言NLP 概述什么是NLP？NLP是神经语言程序学的英文缩写。
N（Neuro）指的是神经系统，包括大脑和思维过程。
L（Linguistic）是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。
P （Programming）是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。
放在一起，这三个词的意思是指人们为使他们的思维、讲话和活动达到具体的后果所采取的具体行为。
NLP的研究对象NLP相信成功是可以复制的，它的研究对象在于成功者是如何获致他们所想的成果的。
即研究“成功的过程与方法”。
NLP的目的NLP的目的在于复制成功。
即将成功者获致成果的“秘密”总结出来，精炼成一套明白可行的技术，让一般人可依之而行与获致同样卓越的成就。
何为“成功者”，何为“成功”？成功者：一般指在某个领域获得成就或影响力的人。
如世界首富比尔·盖茨，科学家富兰克林，美国总统林肯，唐皇李世民，红顶商人胡雪岩，石油大王洛克菲勒，音乐家贝多芬，文坛巨匠莎士比亚……他们都是将皆知的成功人物。
同时，也有人将个人的“幸福”作为成功的标准。
即不论在名利权势场中你有何得失，不论你能从一个苹果中看到万有引力，只要你过上你喜欢的日子——即使只是经营一个小小的水果摊，如果你过得充实愉快，你就算成功了。
总的来说，前者重在社会价值的实现，而后者重在个人价值的圆满。
NLP关心平衡，即要实现社会价值与个人价值的均衡发展。
如果你在外人眼中是个光芒四射的明星，但家离子散或长期对自己做的事甚感厌倦，只想把话简丢到大西洋然后去过点平凡的日子，那你并不算成功。
当然，我们不能因为苏克拉底与妻子不和而说他是个彻底失败的人。
我们不苛求完美，只要任何人在某一方面有其卓越之处，都值得我们学习。
NLP并不他们排除在研究的范围之外。
即使你对面前暴君般的朋友深感痛恨，但如果你对他把一堆泥土变成有强烈震撼力的艺术品的双手倍感羡慕，那他的“秘诀”你还是要学的。
NLP创始人简介理查·班德勒(Richard Bandler)与约翰·葛瑞德(John Grinder)，前者为遍览心理丛书，但正修为计算机科学之嬉皮；而后者原为语言学家，并在加州大学实习。
ai的专业术语
ai的专业术语人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正逐渐渗透到各个领域，成为当今科技发展的热门话题。
作为一门专业领域，人工智能拥有许多术语与概念，这些术语涵盖了从机器学习到人工神经网络等各种技术和方法。
在本文中，我们将介绍一些常见的AI专业术语。
一、机器学习（Machine Learning）机器学习是指通过计算机程序和算法，让计算机系统可以从数据中自动学习和改进的一种方法。
它的核心思想是通过训练数据，让计算机可以根据数据的特征和规律来做出预测或者决策，并通过不断的学习和调整提高其性能。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
二、神经网络（Neural Networks）神经网络是模仿人脑神经系统结构和行为特点而设计的一种计算模型。
它由多个人工神经元组成，并通过不同连接方式构成不同的神经网络结构。
神经网络的训练过程就是通过调整连接权重和激活函数来实现的，通过层层传递和处理数据，最终实现对复杂模式和规律的学习和识别。
三、深度学习（Deep Learning）深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，通过层层堆叠的神经网络结构实现对数据的高级抽象和表达。
与传统机器学习相比，深度学习可以自动从海量数据中学习特征，并实现高精度的分类、识别和预测。
近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了重大突破，成为人工智能领域的重要技术之一。
四、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是指让计算机理解、处理和生成自然语言的一门技术。
它包括语音识别、语义理解、机器翻译等多个子领域，旨在实现计算机与人类之间的自然语言交互。
自然语言处理可以帮助计算机理解和处理文本数据，从而实现智能搜索、智能客服、智能问答等功能。
五、数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式、规律和信息的过程。
它使用统计学、机器学习和数据库等技术，通过有效的算法和方法从数据中提取有价值的知识。
nlp的原理
自然语言处理(Natural Language Processing, 简称NLP)是计算机科学领域的一个重要分支，它主要研究人类语言与计算机之间的交互问题。
NLP技术可以让计算机能够理解、分析、生成和处理人类自然语言的文字和语音信息，从而实现更加智能化的人机交互、信息检索和文本自动化处理等功能。
本文将介绍NLP的原理和常见应用。
一、NLP的基本原理1. 语言模型语言模型是NLP的基础，它用于描述语言中词汇的概率分布情况。
常见的语言模型有n-gram模型和神经网络语言模型。
n-gram 模型是基于统计的方法，它假设每个词的出现只与前面n个词有关系，根据历史数据算出每个词的概率分布情况。
神经网络语言模型则是利用神经网络对文本进行建模，通过反向传播算法训练网络参数，得到一个能够预测下一个词的概率分布模型。
2. 词法分析词法分析是NLP的重要步骤，它用于对文本进行分词、词性标注和命名实体识别等处理。
分词是将文本按照词汇单位进行划分，词性标注是对每个词汇进行分类，命名实体识别则是指识别文本中的人名、地名、机构名等固定概念。
3. 句法分析句法分析是对文本中句子的结构进行分析，包括依存关系分析和成分句法分析。
依存关系分析是指找出句子中各个词之间的依存关系，成分句法分析则是指将句子划分为主语、谓语、宾语等基本成分。
4. 语义分析语义分析是NLP的核心任务之一，它用于理解文本的语义信息，包括词义消歧、情感分析和信息抽取等技术。
词义消歧是指对同一个词在不同语境下的含义进行区分，情感分析是指识别文本中的情感倾向，信息抽取则是指从文本中提取出有用的信息。
二、NLP的常见应用1. 机器翻译机器翻译是NLP的典型应用之一，它可以将一种自然语言翻译成另一种自然语言。
机器翻译技术包括基于规则的翻译、统计机器翻译和神经网络机器翻译等方法。
2. 文本分类文本分类是指将文本按照类别进行分类，如新闻分类、情感分析等。
文本分类技术主要包括基于统计的方法和深度学习方法。
ai常用术语归纳
ai常用术语归纳
以下是AI领域一些常用的术语：
人工智能（AI）：指能够执行智能任务的计算机系统或程序。
机器学习（ML）：一种从数据中自动提取模式的方法，用于训练计算机模型进行预测和决策。
深度学习（DL）：利用深层神经网络执行复杂学习任务的一种机器学习方法。
神经网络（NN）：一种模仿人类大脑神经元组织的计算模型。
自然语言处理（NLP）：使计算机能够理解和使用人类语言的处理技术。
生成性人工智能：能够创造新内容或数据的人工智能，如生成文本、图像、音乐或视频等。
监督学习：使用包含输入和正确输出的标记数据来训练算法的机器学习方法。
无监督学习：使用未标记数据训练算法，使其自行寻找模式。
强化学习：通过接收奖励或惩罚来学习的机器学习方法。
决策树：一种逼近离散函数值的方法，常用于预测建模。
逻辑回归：一种用于分类问题的广义线性回归分析模型。
朴素贝叶斯：一种简单但强大的预测建模算法，基于独立假设。
线性回归：一种统计学方法，现在也常用于机器学习。
托管众包：一种完全托管的众包解决方案服务。
自然语言生成：使计算机具有与人相似的表达和写作功能的技术。
NLP的基本概念
NLP的基本概念NLP之名词索引●解读线索（Accessing Cues）：我们调整自己的生理（如呼吸、姿势、手势、或眼睛移动）来以某种方式思考的方法。
●假设架构（As - If frame）预想某事已经发生了，思考“假设”它已经发生时，在心理上激发具有创意的解决，以超越某些明显的障碍，达成意图的目标。
●类比，持续改变（Analogue）：在局限中持续变换，就好像亮度调节器一样。
●设心锚（设感应点）（Anchoring）：面对任何刺激或表象（内在或外在的），形成或触发某种反应的过程。
心锚（Anchors）可自然发生，也可预先设定。
●当下的、切身的、结合的（Associated）：在某个经验中，用你的眼睛，完全用你的感官感受。
●听（Auditory）：听觉●摘要（Backtrack）：以对方的关键用字及声调来重复或归纳。
●行为（Behaviour）：任何我们从事的活动，包括其思考过程。
●信仰（Beliefs）：我们对此世界的概念，以及我们在其中遵从的原则。
●测度（Calibration）：藉由解读非语言讯息，确实了解另一人的心理状态。
●能力（Capability）：实行某个任务时的成功策略。
●归类（Chunking）：藉由提升或降低某个逻辑层次来改变自己的认知。
升类，是提升一个层次，其中包含了你正在研究的层面。
降类，是降低了一个层级以便对你正在研究的主题有更具体的事例。
这种可以成员对班级或部分对整体的比照来认知。
●复合型相等（Complex Equivalence）：如：“他没有注视著我，所以他也没有听我在说话。
”●身心合一、言行一致（Congruence）：当人的所有部分朝向一个目标在努力时呈现统合且完全真诚的状态。
●意识（Conscious）：现时对任何事物的认知。
●内容重建（Content Reframing）：以内涵中另一个部分为焦点，询问：“它还代表那些其他的意义？”来赋予它另一种意义及状态。
NLP三个字母代表的意思
NLP三个字母代表的意思NLP为Neuro-Linguistic Programming的缩写，三个单词分别代表以下的意思：Neuro(脑神经)，意为“身心”，指的是·我们的头脑和身体经由我们的脑神经系统联结在一起。
·我们的脑神经系统控制我们的感觉器官去维持与世界的联系。
Linguistic (语法)，指的是·我们运用语言与别人作出相互影响，经由姿势、手势、习惯等无声语言显示我们的思考模式、信念及内心种种状态。
·我们的头脑与身体之间的联系机制所用的语言模式。
Programming(程序)，指的是·借用计算机科学语言指出我们的意念、感觉和行为只不过是习惯性的程序，可以经由提升我们"思想”．的软件而行以改善。
·凭借改善我们思想和行为的重复程序，我信便能在行动中取得更满意的效果。
故此，我认为NLP也可以解释为研究我们的大脑如何工作的学问。
知道大脑如何工作后，我们可以配合和提升它，从而使人生更成功快乐。
也因此，我把NLP译为“身心语法程序学”。
3．美国科罗拉多州给NLP的定义关于人类行为与沟通程序的一套详细可行的模式。
虽然它本身并非一套心理治疗法，NLP 的重要法则可以被运用于了解人类经验和行为，和使之有所改变。
NLP曾被运用于治疗方面，结果是一套效果强大、快速和含蓄的技巧，能够在人类的行为和能力方面做成广泛和长久的改变。
NLP专注于修正和重似熊的设计思想模式，以求更大的灵活和能力。
4. NLP历史简介NLP的创立归功于两位美国人：理查德德德·班德勒和约翰…格林德。
美国加洲圣他·告鲁仕市的加州大学校园是NLP的发源地。
在20世纪70年代初期，理查德德德在那里读大学，在一次偶然的机会里他认识了家庭治疗大师弗占尼亚-萨特尔。
稍后，理查德德德受雇帮忙把弗吉尼亚刚在加拿大举行的为期一个月的工作访的内容制成录音带和文字记录。
自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表三_计算机英语词汇
multilingual processing system 多语讯息处理系统multilingual translation 多语翻译multimedia 多媒体multi-media communication 多媒体通讯multiple inheritance 多重继承multistate logic 多态逻辑mutation 语音转换mutual exclusion 互斥mutual information 相互讯息nativist position 语法天生假说natural language 自然语言natural language processing (nlp) 自然语言处理natural language understanding 自然语言理解negation 否定negative sentence 否定句neologism 新词语nested structure 崁套结构network 网络neural network 类神经网络neurolinguistics 神经语言学neutralization 中立化n-gram n-连词n-gram modeling n-连词模型nlp (natural language processing) 自然语言处理node 节点nominalization 名物化nonce 暂用的non-finite 非限定non-finite clause 非限定式子句non-monotonic reasoning 非单调推理normal distribution 常态分布noun 名词noun phrase 名词组np (noun phrase) completeness 名词组完全性object 宾语{语言学}/对象{信息科学}object oriented programming 对象导向程序设计[面向对向的程序设计]official language 官方语言one-place predicate 一元述语on-line dictionary 线上查询词典 [联机词点]onomatopoeia 拟声词onset 节首音ontogeny 个体发生ontology 本体论open set 开放集operand 操作数 [操作对象]optimization 最佳化 [最优化]overgeneralization 过度概化overgeneration 过度衍生paradigmatic relation 聚合关系paralanguage 附语言parallel construction 并列结构parallel corpus 平行语料库parallel distributed processing (pdp) 平行分布处理paraphrase 转述 [释意;意译;同意互训]parole 言语parser 剖析器 [句法剖析程序]parsing 剖析part of speech (pos) 词类particle 语助词part-of relation part-of 关系part-of-speech tagging 词类标注pattern recognition 型样识别p-c (predicate-complement) insertion 述补中插pdp (parallel distributed processing) 平行分布处理perception 知觉perceptron 感觉器 [感知器]perceptual strategy 感知策略performative 行为句periphrasis 用独立词表达perlocutionary 语效性的permutation 移位petri net grammar petri 网语法philology 语文学phone 语音phoneme 音素phonemic analysis 因素分析phonemic stratum 音素层phonetics 语音学phonogram 音标phonology 声韵学 [音位学;广义语音学] phonotactics 音位排列理论phrasal verb 词组动词 [短语动词]phrase 词组 [短语]phrase marker 词组标记 [短语标记]pitch 音调pitch contour 调形变化pivot grammar 枢轴语法pivotal construction 承轴结构plausibility function 可能性函数pm (phrase marker) 词组标记 [短语标记] polysemy 多义性pos-tagging 词类标记postposition 方位词pp (preposition phrase) attachment 介词依附pragmatics 语用学precedence grammar 优先级语法precision 精确度predicate 述词predicate calculus 述词计算predicate logic 述词逻辑 [谓词逻辑]predicate-argument structure 述词论元结构prefix 前缀premodification 前置修饰preposition 介词prescriptive linguistics 规定语言学 [规范语言学] presentative sentence 引介句presupposition 前提principle of compositionality 语意合成性原理privative 二元对立的probabilistic parser 概率句法剖析程序problem solving 解决问题program 程序programming language 程序设计语言 [程序设计语言] proofreading system 校对系统proper name 专有名词prosody 节律prototype 原型pseudo-cleft sentence 准分裂句psycholinguistics 心理语言学punctuation 标点符号pushdown automata 下推自动机pushdown transducer 下推转换器qualification 后置修饰quantification 量化quantifier 范域词quantitative linguistics 计量语言学question answering system 问答系统queue 队列radical 字根 [词干;词根;部首;偏旁]radix of tuple 元组数基random access 随机存取rationalism 理性论rationalist (position) 理性论立场 [唯理论观点]reading laboratory 阅读实验室real time 实时real time control 实时控制 [实时控制]recursive transition network 递归转移网络reduplication 重叠词 [重复]reference 指涉referent 指称对象referential indices 指针referring expression 指涉词 [指示短语]register 缓存器[寄存器]{信息科学}/调高{语音学}/语言的场合层级{社会语言学}regular language 正规语言 [正则语言]relational database 关系型数据库 [关系数据库]relative clause 关系子句relaxation method 松弛法relevance 相关性restricted logic grammar 受限逻辑语法resumptive pronouns 复指代词retroactive inhibition 逆抑制rewriting rule 重写规则rheme 述位rhetorical structure 修辞结构rhetorics 修辞学robust 强健性robust processing 强健性处理robustness 强健性schema 基朴school grammar 教学语法scope 范域 [作用域;范围]script 脚本search mechanism 检索机制search space 检索空间searching route 检索路径 [搜索路径]second order predicate 二阶述词segmentation 分词segmentation marker 分段标志selectional restriction 选择限制semantic field 语意场semantic frame 语意架构semantic network 语意网络semantic representation 语意表征 [语义表示] semantic representation language 语意表征语言semantic restriction 语意限制semantic structure 语意结构semantics 语意学sememe 意素semiotics 符号学sender 发送者sensorimotor stage 感觉运动期sensory information 感官讯息 [感觉信息]sentence 句子sentence generator 句子产生器 [句子生成程序]sentence pattern 句型separation of homonyms 同音词区分sequence 序列serial order learning 顺序学习serial verb construction 连动结构set oriented semantic network 集合导向型语意网络 [面向集合型语意网络]sgml (standard generalized markup language) 结构化通用标记语言shift-reduce parsing 替换简化式剖析short term memory 短程记忆sign 信号signal processing technology 信号处理技术simple word 单纯词situation 情境situation semantics 情境语意学situational type 情境类型social context 社会环境sociolinguistics 社会语言学software engineering 软件工程 [软件工程]sort 排序speaker-independent speech recognition 非特定语者语音识别spectrum 频谱speech 口语speech act assignment 言语行为指定speech continuum 言语连续体speech disorder 语言失序 [言语缺失]speech recognition 语音辨识speech retrieval 语音检索speech situation 言谈情境 [言语情境]speech synthesis 语音合成speech translation system 语音翻译系统speech understanding system 语音理解系统spreading activation model 扩散激发模型standard deviation 标准差standard generalized markup language 标准通用标示语言start-bound complement 接头词state of affairs algebra 事态代数state transition diagram 状态转移图statement kernel 句核static attribute list 静态属性表statistical analysis 统计分析statistical linguistics 统计语言学statistical significance 统计意义stem 词干stimulus-response theory 刺激反应理论stochastic approach to parsing 概率式句法剖析 [句法剖析的随机方法]stop 爆破音stratificational grammar 阶层语法 [层级语法]string 字符串[串；字符串]string manipulation language 字符串操作语言string matching 字符串匹配 [字符串]structural ambiguity 结构歧义structural linguistics 结构语言学structural relation 结构关系structural transfer 结构转换structuralism 结构主义structure 结构structure sharing representation 结构共享表征subcategorization 次类划分 [下位范畴化] subjunctive 假设的sublanguage 子语言subordinate 从属关系subordinate clause 从属子句 [从句;子句] subordination 从属substitution rule 代换规则 [置换规则] substrate 底层语言suffix 后缀superordinate 上位的superstratum 上层语言suppletion 异型[不规则词型变化] suprasegmental 超音段的syllabification 音节划分syllable 音节syllable structure constraint 音节结构限制symbolization and verbalization 符号化与字句化synchronic 同步的synonym 同义词syntactic category 句法类别syntactic constituent 句法成分syntactic rule 语法规律 [句法规则]syntactic semantics 句法语意学syntagm 句段syntagmatic 组合关系 [结构段的;组合的] syntax 句法systemic grammar 系统语法tag 标记target language 目标语言 [目标语言]task sharing 课题分享 [任务共享] tautology 套套逻辑 [恒真式;重言式;同义反复] taxonomical hierarchy 分类阶层 [分类层次] telescopic compound 套装合并template 模板temporal inference 循序推理 [时序推理] temporal logic 时间逻辑 [时序逻辑] temporal marker 时貌标记tense 时态terminology 术语text 文本text analyzing 文本分析text coherence 文本一致性text generation 文本生成 [篇章生成]text linguistics 文本语言学text planning 文本规划text proofreading 文本校对text retrieval 文本检索text structure 文本结构 [篇章结构]text summarization 文本自动摘要 [篇章摘要] text understanding 文本理解text-to-speech 文本转语音thematic role 题旨角色thematic structure 题旨结构theorem 定理thesaurus 同义词辞典theta role 题旨角色theta-grid 题旨网格token 实类 [标记项]tone 音调tone language 音调语言tone sandhi 连调变换top-down 由上而下 [自顶向下]topic 主题topicalization 主题化 [话题化]trace 痕迹trace theory 痕迹理论training 训练transaction 异动 [处理单位]transcription 转写 [抄写;速记翻译]transducer 转换器transfer 转移transfer approach 转换方法transfer framework 转换框架transformation 变形 [转换]transformational grammar 变形语法 [转换语法] transitional state term set 转移状态项集合transitivity 及物性translation 翻译translation equivalence 翻译等值性translation memory 翻译记忆transparency 透明性tree 树状结构 [树]tree adjoining grammar 树形加接语法 [树连接语法] treebank 树图数据库[语法关系树库]trigram 三连词t-score t-数turing machine 杜林机 [图灵机]turing test 杜林测试 [图灵试验]type 类型type/token node 标记类型/实类节点type-feature structure 类型特征结构typology 类型学ultimate constituent 终端成分unbounded dependency 无界限依存underlying form 基底型式underlying structure 基底结构unification 连并 [合一]unification-based grammar 连并为本的语法 [基于合一的语法] universal grammar 普遍性语法universal instantiation 普遍例式universal quantifier 全称范域词unknown word 未知词 [未定义词]unrestricted grammar 非限制型语法usage flag 使用旗标user interface 使用者界面 [用户界面]valence grammar 结合价语法valence theory 结合价理论valency 结合价variance 变异数 [方差]verb 动词verb phrase 动词组 [动词短语]verb resultative compound 动补复合词verbal association 词语联想verbal phrase 动词组verbal production 言语生成vernacular 本地话v-o construction (verb-object) 动宾结构vocabulary 字汇vocabulary entry 词条vocal track 声道vocative 呼格voice recognition 声音辨识 [语音识别]vowel 元音vowel harmony 元音和谐 [元音和谐]waveform 波形weak verb 弱化动词whorfian hypothesis whorfian 假说word 词word frequency 词频word frequency distribution 词频分布word order 词序word segmentation 分词word segmentation standard for chinese 中文分词规范word segmentation unit 分词单位 [切词单位]word set 词集working memory 工作记忆 [工作存储区]world knowledge 世界知识writing system 书写系统x-bar theory x标杠理论 ["x"阶理论]zipf's law 利夫规律 [齐普夫定律]。
NLP术语大全
NLP术语大全心锚：在NLP里，会触发某种生理状态的刺激，称作心锚。
心锚可以自然发生，也可以特意设定，例如，按铃以吸引某人的注意；或是更复杂点，当回答问题时，站在某个特定的地方。
引导：以亲和感来改变自己的行为，让其它人来跟随。
归类：将组织或是某些经验划分为更大或是更小的单位，向上归类牵涉移至更大、更抽象层面的咨询，向下归类牵涉移至更明确、更具体层面的信息。
侧向归类涉及找出在相同层面咨询上的其它例子。
后设：从希腊字而来，意味着超过或是较高的。
观想：观看内在影像的过程。
当下：在时间在线与此时刻完全结合。
删除：人类模仿的三个通则之一。
在言谈或想法上，抹去经验的某些部分。
扭曲：人类模仿的三个通则之一。
在部分模仿中，所有的关系与其应该代表的关系不同的过程。
环境：我们行为所发生的外在结构。
环境是指我们所认为的“外在”，它不是我们行为的一部分，但有时我们必须对其反应。
经验：人们对某件事或某个事物的经历和体验所形成的认知。
映现：契合另一个人的部分行为。
如向对方展示一些他所熟悉的行为语言的方法，就像他在镜子里看到自己一样。
抽离（Dissociation）：与现实相脱离，就像在记忆中。
例如，从外面看呢自己在照片中的身体，所以你没有真正在那里的感觉。
呼应：通过契合所沟通对象的行为，以快速建立亲和关系的一种沟通方法－－契合或是映现行为。
述词：显示使用一种表像系统的感官基础字眼。
度测：通过解读非语言信息，真实了解某一个人的心理状态。
框架：设定认知某种事物的架构或方法，就像成果框架、复述架构等等。
次感元（Meta programs）：由每个感觉所认知的特别感觉质量。
例如，视觉的次感元包括颜色、形状、动作、亮度、深度等，听觉的次感元包括音量、高低、速度，触觉的次感元包括压力、温度、纹理、位置。
我们思想的最小单位。
系统的：与系统有关，注意时空的关系和结果，而不是因果的直接关系。
时间线：我们对过去、现在、未来的图像、声音和触觉的储存方式。
人工智能 术语
人工智能术语人工智能术语人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能行为的技术和方法。
它通过模拟人类的思维能力，使机器能够像人一样进行学习、推理、决策和解决问题。
以下是一些常见的人工智能术语。
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种基于数据和模型的算法，通过分析和处理大量的数据来训练机器，使其能够自动地识别模式和规律，并做出相应的决策和预测。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一种特殊形式，其模型由多个神经网络层组成。
深度学习通过多层次的非线性变换，能够对复杂的数据进行更准确的建模和分析。
3. 神经网络（Neural Network）：神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的数学模型。
它由多个节点和连接组成，通过输入数据和权重的计算，进行信息传递和处理。
4. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是研究人类语言的一门学科，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言。
NLP在机器翻译、语义分析等领域有广泛应用。
5. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是使计算机能够理解和解释图像和视频的技术。
它包括图像识别、目标检测、图像生成等任务，广泛应用于人脸识别、无人驾驶等领域。
6. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过试错和反馈来训练智能体的学习方法。
智能体根据环境的反馈，不断调整自己的行为，以达到最优的目标。
7. 数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是从大量数据中发现模式和知识的过程。
通过机器学习和统计分析等技术，数据挖掘可以帮助人们发现隐藏在数据中的规律和趋势。
8. 自动驾驶（Autonomous Driving）：自动驾驶是利用人工智能技术使汽车能够在没有人类驾驶的情况下自动行驶的技术。
nlp是什么意思
nlp是什么意思?Neuro Linguistic Programming，神经语言程式学起源美国七十年代，当时的多位沟通大师催眠大师、家庭治疗师等诸位对人类行为及思维模式有深入研究的大师，创立了很多基于实践和临床的有效方法，可以快速改变人类的行为和心灵模式。
NLP创始人Richard Bandler 和John Grinder经过长期的学习、研究、和模仿创立了NLP。
全球著名的激励大师安东尼洛宾的成功学就是基于NLP的理论及技巧发展而成的。
NLP经过三十多年的发展，为千百万人带来了成功和高效的人生体验。
系统地学习NLP，就可以掌握当今培训行业的顶尖技术及理论，为您的成功人生奠定了坚实的基础。
NLP是二十一世纪的学问，是新世纪三大热门行业培训师、治疗师和个人教练的必修课。
NLP是就是我们怎样利用语言和心智去达成我们特定的目标。
（一）NLP是以心理学为基础的成功学，是以成功学为导向的心理学。
NLP身心语法程式学是研究大脑和神经如何与身体互动配合的新兴科学，它揭示了人类本能、情感，脑功能，身体状况，以及行为的诸多奥秘，经过在美国20多年的发展，已经比较具有操作性和能够被普通人学习掌握，作为边缘科学，被广泛应用在心理治疗，企业管理，广告策划、影视艺术等方面。
1、它的概念直接、技巧快速，一般的个案只需一、两次的辅导，每次约30-45 分钟，便能有充分的效果。
2、调动每个人都已经拥有解决本人问题的能力。
当一个人有效地与自己的潜意识沟通，便能发挥这份能力，使自己的有更多的成功快乐。
3、把焦点放在解决和改善现况上，辅导者无须充分了解问题事故，甚至无须来访者说出事情的内容细节。
4、它极度尊重来访者，辅导者尽量避免给予来访者直接的暗示，亦不代来访者决定该怎样做。
5、它关于如何面对人生的一套理论概念，极为积极正面，既强调每个人已有足够能力，同时又充分接受和尊重其他的人事物。
NLP是开发人类潜能的钥匙，一切的奥秘象一本摊开的书为你展开，成为你自己的主人－NLP二十一世纪人类自我探索的结晶。
100个人工智能术语
100个人工智能术语1. 人工智能（Artificial Intelligence，AI）2. 机器学习（Machine Learning，ML）3. 深度学习（Deep Learning，DL）4. 神经网络（Neural Network）5. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）6. 算法（Algorithm）7. 数据挖掘（Data Mining）8. 数据科学（Data Science）9. 模型（Model）10. 训练（Training）11. 推理（Inference）12. 监督学习（Supervised Learning）13. 无监督学习（Unsupervised Learning）14. 强化学习（Reinforcement Learning）15. 分类（Classification）16. 回归（Regression）17. 聚类（Clustering）18. 模式识别（Pattern Recognition）19. 人脸识别（Facial Recognition）20. 计算机视觉（Computer Vision）21. 语音识别（Speech Recognition）22. 图像处理（Image Processing）23. 自动驾驶（Autonomous Driving）24. 智能体（Agent）25. 强人工智能（Strong AI）26. 弱人工智能（Weak AI）27. AI伦理（AI Ethics）28. 神经网络架构（Neural Network Architecture）29. 梯度下降（Gradient Descent）30. 反向传播（Backpropagation）31. 超参数（Hyperparameter）32. 模型评估（Model Evaluation）33. 过拟合（Overfitting）34. 欠拟合（Underfitting）35. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）36. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）37. 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）38. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）39. 强化学习算法（Reinforcement Learning Algorithms）40. 自监督学习（Self-Supervised Learning）41. 迁移学习（Transfer Learning）42. 元学习（Meta-Learning）43. 增强学习（Augmented Learning）44. 机器视觉（Machine Vision）45. 图神经网络（Graph Neural Network，GNN）46. 知识图谱（Knowledge Graph）47. 自动编码器（Autoencoder）48. 模型解释性（Model Interpretability）49. AI芯片（AI Chip）50. 量子计算（Quantum Computing）51. 自动机器学习（AutoML）52. 推荐系统（Recommendation System）53. 数据标注（Data Annotation）54. 反噪声（Anti-Noise）55. 马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）56. 模型部署（Model Deployment）57. 模型优化（Model Optimization）58. 数据预处理（Data Preprocessing）59. 增强学习（Ensemble Learning）60. 模型融合（Model Fusion）61. 语音生成（Speech Synthesis）62. 迁移学习（Domain Adaptation）63. 元学习（Hyperparameter Tuning）64. 可解释人工智能（Explainable AI）65. 自适应学习（Adaptive Learning）66. 自监督学习（Unsupervised Learning）67. AI安全性（AI Security）68. AI决策（AI Decision-Making）69. AI治理（AI Governance）70. AI创造性（AI Creativity）71. AI教育（AI in Education）72. AI医疗（AI in Healthcare）73. AI营销（AI in Marketing）74. AI金融（AI in Finance）75. AI法律（AI in Law）76. AI音乐（AI in Music）77. AI游戏（AI in Gaming）78. AI战略（AI Strategy）79. AI政策（AI Policy）80. AI商业应用（AI in Business）81. AI项目管理（AI Project Management）82. AI创业（AI Entrepreneurship）83. AI研究（AI Research）84. AI开发者（AI Developer）85. AI职业道路（AI Career Path）86. AI就业市场（AI Job Market）87. AI创新（AI Innovation）88. AI实验室（AI Lab）89. AI专利（AI Patent）90. AI标准（AI Standard）91. AI可持续发展（AI Sustainability）92. AI社会影响（AI Social Impact）93. AI可训练性（AI Trainability）94. AI责任（AI Responsibility）95. AI边缘计算（AI Edge Computing）96. AI模型良好性（AI Model Fairness）97. AI协作（AI Collaboration）98. AI云服务（AI Cloud Services）99. AI监管（AI Regulation）100. AI未来趋势（Future Trends in AI）。
人工智能 智能科学与技术专业术语
人工智能智能科学与技术专业术语1. 人工智能简介人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学中的一个重要领域，旨在开发出具备智能的机器，使其能够像人类一样进行学习、推理、理解和决策等一系列复杂的任务。
人工智能的核心目标是让机器拥有和人类类似的智能水平。
2. 智能科学与技术智能科学与技术是研究和开发人工智能的学科领域，包括了数学、计算机科学、信息工程、神经科学以及认知科学等多个学科的交叉融合。
智能科学与技术旨在研究和开发能够模仿人类智能的机器和系统，通过模拟人脑中的认知过程实现对复杂问题的解决。
3. 专业术语以下是人工智能智能科学与技术专业中一些重要的术语：3.1 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的核心技术之一，指计算机程序利用大量数据来自动学习规律和模式，从而实现对未知数据的预测和决策。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
3.2 深度学习（Deep Learning）深度学习是一种机器学习的方法，通过构建和训练大型神经网络模型来实现对复杂问题的处理。
深度学习模型通常包含多个隐藏层，能够自动学习特征表示，从而提高对数据的理解和处理能力。
3.3 神经网络（Neural Network）神经网络是模拟人脑中神经元网络结构的数学模型，用于实现机器学习和深度学习。
神经网络由多个节点和连接组成，每个节点代表一个神经元，通过权重和激活函数来模拟神经元之间的连接和神经传递。
3.4 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）自然语言处理是人工智能领域中的一个重要方向，用于研究和开发使机器能够理解、处理和生成人类自然语言的技术和方法。
NLP包括了语音识别、文本分析、语义理解等多个子领域。
3.5 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是人工智能中的一个重要研究领域，旨在使机器能够以类似于人类的方式进行视觉感知和理解。
ai 相关的术语
ai 相关的术语1. 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）：指计算机技术为基础，以模拟人类智能为目标的一门学科。
2. 机器学习（Machine Learning）：是AI的一个分支，通过让计算机从数据样本中学习规律，并预测未来结果的方法，来实现自我进化和自我提高的能力。
3. 深度学习（Deep Learning）：是机器学习的一种方法，它模拟人类的神经网络，通过多层次的神经元互相连接来完成模式识别、语音识别、图像识别等任务，典型的应用包括图像识别、自然语言处理等。
4. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：是指计算机通过人工智能技术对人类自然语言进行分析、理解、处理和生成的一门技术。
5. 机器视觉（Machine Vision）：是指计算机通过识别数字图像中的特定目标，实现视觉信息的自动处理和分析。
6. 人机交互（Human-Computer Interaction，简称HCI）：是以人为中心的设计理念，旨在改善计算机系统与用户之间的互动和通信，以提高用户体验的一门学科。
7. 数据挖掘（Data Mining）：是从大量数据中自动或半自动地发掘潜在规律、趋势和模式的过程。
8. 神经网络（Neural Network）：是一种模拟人类大脑结构和功能的计算机算法模型，可用于模式识别、信息过滤等方面的任务。
9. 模式识别（Pattern Recognition）：是对输入的数据进行分类、识别和分析的过程，帮助机器学习和决策的过程。
10. 语音识别（Speech Recognition）：是指计算机识别语音信号，将其转换成可处理的文本的过程。
人工智能专用名词
人工智能专用名词1. 机器学习 (Machine Learning)2. 深度学习 (Deep Learning)3. 神经网络 (Neural Network)4. 自然语言处理 (Natural Language Processing)5. 计算机视觉 (Computer Vision)6. 强化学习 (Reinforcement Learning)7. 数据挖掘 (Data Mining)8. 数据预处理 (Data Preprocessing)9. 特征工程 (Feature Engineering)10. 模型训练 (Model Training)11. 模型评估 (Model Evaluation)12. 监督学习 (Supervised Learning)13. 无监督学习 (Unsupervised Learning)14. 半监督学习 (Semi-Supervised Learning)15. 迁移学习 (Transfer Learning)16. 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs)17. 强化学习 (Reinforcement Learning)18. 聚类 (Clustering)19. 分类 (Classification)20. 回归 (Regression)21. 泛化能力 (Generalization)22. 正则化 (Regularization)23. 自动编码器 (Autoencoder)24. 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)25. 随机森林 (Random Forest)26. 梯度下降 (Gradient Descent)27. 前向传播 (Forward Propagation)28. 反向传播 (Backpropagation)29. 混淆矩阵 (Confusion Matrix)30. ROC曲线 (Receiver Operating Characteristic Curve, ROC Curve)31. AUC指标 (Area Under Curve, AUC)32. 噪声 (Noise)33. 过拟合 (Overfitting)34. 欠拟合 (Underfitting)35. 超参数 (Hyperparameters)36. 网格搜索 (Grid Search)37. 交叉验证 (Cross Validation)38. 降维 (Dimensionality Reduction)39. 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)40. 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)。
人工智能词汇117
实用标准文档常用英语词汇-andrew Ng课程intensity 强度Regression 回归Loss function损失函数non-convex三非凸函数neural network 神经网络supervised learning 监督学习regression problem回归问题处理的是连续的问题classification problem 分类问题discreet value 离散值support vector machines 支持向量机learning theory 学习理论learning algorithms 学习算法unsupervised learning 无监督学习gradient descent 梯度下降linear regression 线性回归Neural Network 神经网络gradient descent 梯度下降normal equationslinear algebra 线性代数superscript 上标exponentiation 指数training set训练集合training example 训练样本hypothesis假设，用来表示学习算法的输出LMS algorithm “least mean squares 最小二乘法算法batch gradient descent 批量梯度下降constantly gradient descent 随机梯度下降iterative algorithm 迭代算法partial derivative 偏导数contour等高线quadratic function 二元函数locally weighted regression 局部加权回归underfitting 欠拟合overfitting 过拟合non-parametric learning algorithms 无参数学习算法parametric learning algorithm 参数学习算法activation 激活值activation function 激活函数additive noise 力口性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法average firing rate 平均激活率实用标准文档diagonal 对角线diffusion of gradients 梯度的弥散 eigenvalue 特征值 eigenvector 特征向量 error term 残差feature matrix 特征矩阵feature standardization 特征标准化feedforward architectures 前馈结构算法 feedforward neural network 前馈神经网络 feedforward pass 前馈传导 fine-tuned 微调first-order feature 一阶特征 forward pass 前向传导 forward propagation 前向传播 Gaussian prior 高斯先验概率 generative model 生成模型 gradient descent 梯度下降Greedy layer-wise training 逐层贪婪训练方法 grouping matrix 分组矩阵 Hadamard product 阿达马乘积 Hessian matrix Hessian 矩阵 hidden layer 隐含层average sum-of-squares error 均方差 backpropagation 后向传播 basis 基basis feature vectors 特征基向量 batch gradient ascent 批量梯度上升法Bayesian regularization method 贝叶斯规则化方 法Bernoulli random variable 伯努利随机变量 bias term 偏置项binary classfication 二元分类 class labels 类型标记 concatenation 级联conjugate gradient 共轭梯度 contiguous groups 联通区域convex optimization software 凸优化软件 convolution 卷积 cost function 代价函数 covariance matrix 协方差矩阵 DC component 直流分量 decorrelation 去相关 degeneracy 退化demensionality reduction 降维 derivative 导函数hidden units隐藏神经元Hierarchical grouping 层次型分组higher-order features 更高阶特征highly non-convex optimization problem高度非凸的优化问题histogram直方图hyperbolic tangent双曲正切函数hypothesis估值，假设identity activation function 恒等激励函数IID独立同分布illumination 照明inactive 抑制independent component analysis 独立成份分析input domains 输入域input layer 输入层intensity亮度/灰度intercept term 截距KL divergence 相对熵KL divergence KL 分散度k-Means K-均值learning rate学习速率least squares 最小二乘法linear correspondence 线性响应linear superposition 线性叠加line-search algorithm 线搜索算法local mean subtraction 局部均值消减local optima局部最优解logistic regression 逻辑回归loss function损失函数low-pass filtering 低通滤波magnitude 幅值MAP极大后验估计maximum likelihood estimation 极大似然估计mean平均值MFCC Mel倒频系数multi-class classification 多元分类neural networks 神经网络neuron神经元Newton,s method 牛顿法non-convex function 三非凸函数non-linear feature 非线性特征norm范式norm bounded有界范数norm constrained 范数约束normalization 归一化numerical roundoff errors 数值舍入误差numerically checking 数值检验numerically reliable 数值计算上稳定object detection 物体检测objective function 目标函数off-by-one error 缺位错误orthogonalization 正交化output layer 输出层overall cost function 总体代价函数over-complete basis 超完备基over-fitting 过拟合parts of objects目标的部件part-whole decompostion 部分-整体分解PCA主元分析penalty term惩罚因子per-example mean subtraction 逐样本均值消减pooling 池化pretrain 预训练principal components analysis 主成份分析quadratic constraints 二次约束RBMs 受限Boltzman 机reconstruction based models 基于重构的模型reconstruction cost 重建代价reconstruction term 重构项redundant 冗余reflection matrix 反射矩阵regularization 正则化regularization term 正则化项rescaling 缩放robust鲁棒性run行程second-order feature 二阶特征sigmoid activation function S 型激励函数significant digits 有效数字singular value 奇异值singular vector 奇异向量smoothed L1 penalty平滑的L1范数惩罚Smoothed topographic L1 sparsity penalty 平滑地形L1稀疏惩罚函数smoothing 平滑Softmax Regresson Softmax 回归sorted in decreasing order 降序排列source features 源特征sparse autoencoder 消减归一化文案大全实用标准文档Sparsity稀疏性sparsity parameter 稀疏性参数sparsity penalty 稀疏惩罚square function 平方函数squared-error 方差stationary平稳性（不变性）stationary stochastic process 平稳随机过程step-size步长值supervised learning 监督学习symmetric positive semi-definite matrix对称半正定矩阵symmetry breaking 对称失效tanh function双曲正切函数the average activation 平均活跃度the derivative checking method 梯度验证方法the empirical distribution 经验分布函数the energy function 能量函数the Lagrange dual拉格朗日对偶函数the log likelihood对数似然函数the pixel intensity value 像素灰度值the rate of convergence 收敛速度topographic cost term 拓扑代价项topographic ordered 拓扑秩序transformation 变换translation invariant 平移不变性trivial answer 平凡解under-complete basis 不完备基unrolling组合扩展unsupervised learning 无监督学习variance 方差vecotrized implementation 向量化实现vectorization 矢量化visual cortex视觉皮层weight decay权重衰减weighted average加权平均值whitening 白化zero-mean均值为零Accumulated error backpropagation 累积误差逆传播Activation Function 激活函数Adaptive Resonance Theory/ART 自适应谐振理论Addictive model 加性学习Adversarial Networks 对抗网络Affine Layer 仿射层Affinity matrix 亲和矩阵Agent代理/智能体Algorithm 算法Alpha-beta pruning a-p 剪枝Anomaly detection 异常检测Approximation 近似Area Under ROC Curve / AUC Roc 曲线下面积Artificial General Intelligence/AGI 通用人工智能Artificial Intelligence/AI 人工智能Association analysis 关联分析Attention mechanism 注意力机制Attribute conditional independence assumption属性条件独立性假设Attribute space 属性空间Attribute value 属性值Autoencoder自编码器Automatic speech recognition 自动语音识另ijAutomatic summarization 自动摘要Average gradient 平均梯度Average-Pooling 平均池化Backpropagation Through Time 通过时间的反向传播Backpropagation/BP 反向传播Base learner基学习器Base learning algorithm 基学习算法Batch Normalization/BN 批量归一化Bayes decision rule贝叶斯判定准则Bayes Model Averaging / BMA 贝叶斯模型平均Bayes optimal classifier贝叶斯最优分类器Bayesian decision theory 贝叶斯决策论Bayesian network贝叶斯网络Between-class scatter matrix 类间散度矩阵Bias偏置/偏差Bias-variance decomposition 偏差一方差分解Bias-Variance Dilemma 偏差-方差困境Bi-directional Long-Short Term Memory/Bi-LSTM 双向长短期记忆Binary classification 二分类Binomial test 二项检验Bi-partition 二分法Boltzmann machine 玻尔兹曼机Bootstrap sampling自助采样法/可重复采样Bootstrapping 自助法Break-Event Point / BEP 平衡点Calibration 校准Cascade-Correlation 级联相关Categorical attribute 离散属性Class-conditional probability 类条件概率Classification and regression tree/CART 分类与回Classifier 分类器Class-imbalance类别不平衡Closed -form 闭式Cluster簇/类/集群Cluster analysis 聚类分析Clustering 聚类Clustering ensemble 聚类集成Co-adapting 共适应Coding matrix编码矩阵COLT国际学习理论会议Committee-based learning 基于委员会的学习Competitive learning 竞争型学习Component learner 组件学习器Comprehensibility 可解释性Computation Cost 计算成本Computational Linguistics 计算语言学Computer vision计算机视觉Concept drift概念漂移Concept Learning System /CLS 概念学习系统Conditional entropy 条件熵Conditional mutual information 条件互信息Conditional Probability Table / CPT 条件概率表Conditional random field/CRF 条件随机场Conditional risk 条件风险Confidence 置信度Confusion matrix 混淆矩阵Connection weight 连接权Connectionism 连结主义Consistency 一致性/相合性Contingency table 歹汁联表Continuous attribute 连续属性Convergence 收敛Conversational agent 会话智能体Convex quadratic programming 凸二次规戈U Convexity 凸性Convolutional neural network/CNN 卷积神经网络Co-occurrence 同现Correlation coefficient 相关系数Cosine similarity 余弦相似度Cost curve成本曲线Cost Function成本函数Cost matrix成本矩阵Cost-sensitive 成本敏感归树Cross entropy 交叉熵Cross validation 交叉验证Crowdsourcing 众包Curse of dimensionality 维数灾难Cut point截断点Cutting plane algorithm 割平面法Data mining数据挖掘Data set数据集Decision Boundary 决策边界Decision stump 决策树桩Decision tree决策树/判定树Deduction 演绎Deep Belief Network深度信念网络Deep Convolutional Generative Adversarial NetworkDCGAN深度卷积生成对抗网络Deep learning深度学习Deep neural network/DNN 深度神经网络Deep Q-Learning 深度Q 学习Deep Q-Network 深度Q 网络Density estimation 密度估计Density-based clustering 密度聚类Differentiable neural computer 可微分神经计算机Dimensionality reduction algorithm 降维算法Directed edge 有向边Disagreement measure 不合度量Discriminative model 判别模型Discriminator 判别器Distance measure 距离度量Distance metric learning 距离度量学习Distribution 分布Divergence 散度Diversity measure多样性度量/差异性度量Domain adaption领域自适应Downsampling 下采样D-separation (Directed separation)有向分离Dual problem对偶问题Dummy node哑结点Dynamic Fusion 动态融合Dynamic programming 动态规划Eigenvalue decomposition 特征值分解Embedding 嵌入Emotional analysis 情绪分析Empirical conditional entropy 经验条件熵Empirical entropy 经验熵Empirical error 经验误差Empirical risk 经验风险End-to-End 端到端Energy-based model基于能量的模型Ensemble learning 集成学习Ensemble pruning 集成修剪Error Correcting Output Codes / ECOC 纠错输出码Error rate 错误率Error-ambiguity decomposition 误差-分歧分解Euclidean distance 欧氏距离Evolutionary computation 演化计算Expectation-Maximization 期望最大化Expected loss期望损失Exploding Gradient Problem 梯度爆炸问题Exponential loss function 指数损失函数Extreme Learning Machine/ELM 超限学习机Factorization 因子分解False negative 假负类False positive 假正类False Positive Rate/FPR 假正例率Feature engineering 特征工程Feature selection 特征选择Feature vector 特征向量Featured Learning 特征学习Feedforward Neural Networks/FNN 前馈神经网络Fine-tuning 微调Flipping output 翻转法Fluctuation 震荡Forward stagewise algorithm 前向分步算法Frequentist频率主义学派Full-rank matrix 满秩矩阵Functional neuron 功能神经元Gain ratio增益率Game theory 博弈论Gaussian kernel function 高斯核函数Gaussian Mixture Model 高斯混合模型General Problem Solving 通用问题求解Generalization 泛化Generalization error 泛化误差Generalization error bound 泛化误差上界Generalized Lagrange function 广义拉格朗日函数Generalized linear model 广义线性模型Generalized Rayleigh quotient 广义瑞利商Generative Adversarial Networks/GAN 生成对抗网络Generative Model 生成模型Generator生成器Genetic Algorithm/GA 遗传算法Gibbs sampling吉布斯采样Gini index基尼指数Global minimum 全局最小Global Optimization 全局优化Gradient boosting 梯度提升Gradient Descent 梯度下降Graph theory 图论Ground-truth 真相 /真实Hard margin 硬间隔Hard voting 硬投票Harmonic mean调和平均Hesse matrix 海塞矩阵Hidden dynamic model 隐动态模型Hidden layer 隐藏层Hidden Markov Model/HMM隐马尔可夫模型Hierarchical clustering 层次聚类Hilbert space希尔伯特空间Hinge loss function合页损失函数Hold-out留出法Homogeneous 同质Hybrid computing 混合计算Hyperparameter 超参数Hypothesis 假设Hypothesis test 假设验证ICML国际机器学习会议Improved iterative scaling/IIS 改进的迭代尺度法Incremental learning 增量学习Independent and identically distributed/i.i.d.独立同分布Independent Component Analysis/ICA 独立成分分析Indicator function 指示函数Individual learner 个体学习器Induction 归纳Inductive bias 归纳偏好Inductive learning 归纳学习Inductive Logic Programming / ILP 归纳逻辑程序设计Information entropy 信息熵Information gain 信息增益Input layer 输入层Inter-cluster similarity 簇间相似度International Conference for MachineLearning/ICML国际机器学习大会Intra-cluster similarity 簇内相似度Intrinsic value 固有值Isometric Mapping/Isomap 等度量映射Isotonic regression 等分回归Iterative Dichotomiser 迭代二分器Kernel method 核方法Kernel trick 核技巧Kernelized Linear Discriminant Analysis / KLDA核线性判别分析K-fold cross validation k折交叉验证/ k倍交叉验证K-Means Clustering K-均值聚类K-Nearest Neighbours Algorithm/KNN K近邻算法Knowledge base 矢口识库Knowledge Representation 矢口识表征Label space标记空间Lagrange duality拉格朗日对偶性Lagrange multiplier拉格朗日乘子Laplace smoothing拉普拉斯平滑Laplacian correction 拉普拉斯修正Latent Dirichlet Allocation 隐狄利克雷分布Latent semantic analysis 潜在语义分析Latent variable 隐变量Lazy learning 懒惰学习Learner学习器Learning by analogy 类比学习Learning rate 学习率Learning Vector Quantization/LVQ 学习向量量化Least squares regression tree 最小二乘回归树Leave-One-Out/LOO 留一法linear chain conditional random field线性链条件随机场Linear Discriminant Analysis / LDA 线性判别分析Linear model线性模型Linear Regression 线性回归Link function联系函数Local Markov property局部马尔可夫性Local minimum局部最小Log likelihood 对数似然Log odds / logit 对数几率Logistic Regression Logistic 回归Log-likelihood 对数似然Log-linear regression 对数线性回归Long-Short Term Memory/LSTM 长短期记忆Loss function损失函数Machine translation/MT 机器翻译Macron-P宏查准率Macron-R宏查全率Majority voting绝对多数投票法Manifold assumption 流形假设Manifold learning 流形学习Margin theory间隔理论Marginal distribution 边际分布Marginal independence 边际独立性Marginalization 边际化Markov Chain Monte Carlo/MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法Markov Random Field马尔可夫随机场Maximal clique 最大团Maximum Likelihood Estimation/MLE极大似然估计/极大似然法Maximum margin 最大间隔Maximum weighted spanning tree 最大带权生成树Max-Pooling最大池化Mean squared error 均方误差Meta-learner元学习器Metric learning 度量学习Micro-P微查准率Micro-R微查全率Minimal Description Length/MDL 最小描述长度Minimax game极小极大博弈Misclassification cost 误分类成本Mixture of experts 混合专家Momentum 动量Moral graph道德图/端正图Multi-class classification 多分类Multi-document summarization 多文档摘要Multi-layer feedforward neural networks多层前馈神经网络Multilayer Perceptron/MLP 多层感知器Multimodal learning 多模态学习Multiple Dimensional Scaling 多维缩放Multiple linear regression 多元线性回归Multi-response Linear Regression / MLR多响应线性回归Mutual information 互信息Naive bayes朴素贝叶斯Naive Bayes Classifier朴素贝叶斯分类器Named entity recognition 命名实体识另LlNormalization 归一化 Nuclear norm 核范数 Numerical attribute 数值属性 Letter OObjective function 目标函数 Oblique decision tree 斜决策树 Occam,s razor 奥卡姆剃刀 Odds 几率 Off-Policy 离策略One shot learning 一次性学习One-Dependent Estimator / ODE 独依赖估计 On-Policy 在策略Ordinal attribute 有序属性Out-of-bag estimate 包外估计Output layer 输出层Output smearing 输出调制法Overfitting 过拟合/过配Oversampling 过采样 Paired t-test 成对 t 检验 Pairwise 成对型Pairwise Markov property 成对马尔可夫性 Parameter 参数Nash equilibrium 纳什均衡Natural language generation/NLG 自然语言生成 Natural language processing 自然语言处理 Negative class 负类Negative correlation 负相关法 Negative Log Likelihood 负对数似然 Neighbourhood Component Analysis/NCA近邻成分分析Neural Machine Translation 神经机器翻译 Neural Turing Machine 神经图灵机 Newton method 牛顿法 NIPS 国际神经信息处理系统会议No Free Lunch Theorem / NFL 没有免费的午餐定 理Noise-contrastive estimation 噪音对比估计 Nominal attribute 列名属性 Non-convex optimization 非凸优化Nonlinear model 非线性模型 Non-metric distance 非度量距离Non-negative matrix factorization 非负矩阵分解 Non-ordinal attribute 无序属性 Non-Saturating Game 非饱和博弈 Norm 范数Parameter estimation 参数估计Parameter tuning 调参Parse tree解析树Particle Swarm Optimization/PSO 粒子群优化算法Part-of-speech tagging 词性标注Perceptron 感知机Performance measure 性能度量Plug and Play Generative Network 即插即用生成网络Plurality voting相对多数投票法Polarity detection 极性检测Polynomial kernel function 多项式核函数Pooling 池化Positive class 正类Positive definite matrix 正定矩阵Post-hoc test后续检验Post-pruning 后剪枝potential function 势函数Precision查准率/准确率Prepruning 预剪枝Principal component analysis/PCA 主成分分析Principle of multiple explanations 多释原则Probability Graphical Model 概率图模型Proximal Gradient Descent/PGD 近端梯度下降Pruning 剪枝Pseudo-label 伪标记Quantized Neural Network 量子化神经网络Quantum computer量子计算机Quantum Computing 量子计算Quasi Newton method 拟牛顿法Radial Basis Function / RBF 径向基函数Random Forest Algorithm 随机森林算法Random walk随机漫步Recall查全率/召回率Receiver Operating Characteristic/ROC受试者工作特征Rectified Linear Unit/ReLU 线性修正单元Recurrent Neural Network 循环神经网络Recursive neural network 递归神经网络Reference model 参考模型Regression 回归Regularization 正则化Reinforcement learning/RL 强化学习Representation learning 表征学习Representer theorem 表示定理reproducing kernel Hilbert space/RKHS再生核希尔伯特空间Re-sampling重采样法Rescaling再缩放Residual Mapping 残差映射Residual Network 残差网络Restricted Boltzmann Machine/RBM 受限玻尔兹曼机Restricted Isometry Property/RIP 限定等距性Re-weighting重赋权法Robustness稳健性/鲁棒性Root node根结点Rule Engine规则引擎Rule learning规则学习Saddle point 鞍点Sample space样本空间Sampling 采样Score function 评分函数Self-Driving自动驾驶Self-Organizing Map / SOM 自组织映射Semi-naive Bayes classifiers半朴素贝叶斯分类器Semi-Supervised Learning 半监督学习semi-Supervised Support Vector Machine半监督支持向量机Sentiment analysis 情感分析Separating hyperplane 分离超平面Sigmoid function Sigmoid 函数Similarity measure 相似度度量Simulated annealing 模拟退火Simultaneous localization and mapping同步定位与地图构建Singular Value Decomposition 奇异值分解Slack variables 松弛变量Smoothing 平滑Soft margin 软间隔Soft margin maximization 软间隔最大化Soft voting 软投票Sparse representation 稀疏表征Sparsity稀疏性Specialization 特化Spectral Clustering 谱聚类Speech Recognition 语音识另ijSplitting variable 切分变量Squashing function 挤压函数Stability-plasticity dilemma 可塑性-稳定性困境Statistical learning 统计学习实用标准文档Status feature function 状态特征函Stochastic gradient descent 随机梯度下降Stratified sampling 分层采样Structural risk 结构风险Structural risk minimization/SRM 结构风险最小化Subspace子空间Supervised learning监督学习/有导师学习support vector expansion 支持向量展式Support Vector Machine/SVM 支持向量机Surrogat loss替代损失Surrogate function 替代函数Symbolic learning 符号学习Symbolism符号主义Synset同义词集T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding t-SNE T -分布随机近邻嵌入Tensor张量Tensor Processing Units/TPU 张量处理单元The least square method 最小二乘法Threshold 阈值Threshold logic unit阈值逻辑单元Threshold-moving 阈值移动Time Step时间步骤Tokenization 标记化Training error 训练误差Training instance 训练示例/训练例Transductive learning 直推学习Transfer learning 迁移学习Treebank 树库Tria-by-error 试错法True negative 真负类True positive 真正类True Positive Rate/TPR 真正例率Turing Machine 图灵机Twice-learning 二次学习Underfitting欠拟合/欠配Undersampling 欠采样Understandability 可理解性Unequal cost非均等代价Unit-step function单位阶跃函数Univariate decision tree 单变量决策树Unsupervised learning无监督学习/无导师学习Unsupervised layer-wise training 无监督逐层训练Upsampling 上采样实用标准文档Vanishing Gradient Problem 梯度消失问题 Variational inference 变分推断 VC Theory VC 维理论 Version space 版本空间 Viterbi algorithm 维特比算法Von Neumann architecture 冯•诺伊曼架构 Wasserstein GAN/WGAN Wasserstein 生成对抗网络Weak learner 弱学习器 Weight 权重Weight sharing 权共享 Weighted voting 加权投票法Within-class scatter matrix 类内散度矩阵 Word embedding 词嵌入Word sense disambiguation 词义消歧 Zero-data learning 零数据学习convex 凸的Zero-shot learning 零次学习contours 轮廓approximations 近似值constraint 约束arbitrary 随意的constant 常理affine 仿射的commercial 商务的arbitrary 任意的complementarity 补充amino acid 氨基酸coordinate ascent 同等级上升amenable 经得起检验的axiom 公理，原则 abstract 提取architecture 架构，体系结构；建造业 absolute 绝对的 arsenal 军火库 assignment 分酉己 algebra 线性代数 asymptotically 无症状的appropriate 恰当的 bias 偏差brevity 简短，简洁；短暂 [800 ] broader 广泛 briefly 简短的 batch 批量convergence 收敛，集中到一点clipping剪下物；剪报；修剪component分量；部件continuous 连续的covariance 协方差canonical正规的，正则的concave非凸的corresponds相符合；相当；通信corollary 推论concrete具体的事物，实在的东西cross validation 交叉验证correlation相互关系convention 约定cluster 一簇centroids质心，形心converge 收敛computationally 计算（机）的calculus 计算derive获得，取得dual二元的duality二元性；二象性；对偶性derivation求导；得到；起源denote预示，表示，是…的标志；意味divergence散度；发散性dimension尺度，规格；维数dot小圆点distortion 变形density概率密度函数discrete离散的discriminative有识别能力的diagonal 对角dispersion分散，散开determinant决定因素disjoint不相交的encounter 遇至" ellipses 椭圆equality 等式extra额外的empirical经验；观察ennmerate例举，计数exceed超过，越出expectation 期望efficient生效的endow赋予exponential family 指数家族equivalently 等价的feasible可行的forary初次尝试finite有限的，限定的forgo摒弃，放弃fliter过滤frequentist最常发生的forward search前向式搜索formalize使定形generalized 归纳的generalization概括，归纳；普遍化；判断（根据不足）guarantee保证；抵押品generate形成，产生geometric margins 几何边界gap 裂口generative生产的；有生产力的heuristic启发式的；启发法；启发程序hone怀恋；磨hyperplane 超平面initial最初的implement 执行intuitive凭直觉获知的incremental 增加的intercept 截距intuitious 直觉instantiation 例子indicator指示物，指示器interative重复的，迭代的integral 积分identical相等的；完全相同的indicate表示，指出invariance不变性，恒定性impose把…强加于intermediate 中间的interpretation 解释，翻译joint distribution 联合概率lieu替代logarithmic对数的，用对数表示的latent潜在的Leave-one-out cross validation 留一法交叉验证magnitude 巨大mapping绘图，制图；映射matrix矩阵实用标准文档mutual相互的，共同的monotonically 单调的minor较小的，次要的multinomial 多项的multi-class classification 二分类问题nasty讨厌的notation标志，注释naive朴素的obtain得到oscillate 摆动optimization problem 最优化问题objective function 目标函数optimal最理想的orthogonal（矢量，矩阵等）正交的orientation 方向ordinary普通的occasionally 偶然的partial derivative 偏导数property 性质proportional成比例的primal原始的，最初的permit允许pseudocode 伪代码permissible可允许的polynomial 多项式preliminary 预备precision 精度perturbation 不安，扰乱poist假定，设想positive semi-definite 半正定的parentheses 圆括号posterior probability 后验概率plementarity 补充pictorially 图像的parameterize确定…的参数poisson distribution 柏松分布pertinent相关的quadratic 二次的quantity量，数量；分量query疑问的regularization使系统化；调整reoptimize重新优化restrict限制；限定；约束reminiscent回忆往事的；提醒的；使人联想…的（of）文案大全remark注意random variable 随机变量respect 考虑respectively各自的；分别的redundant过多的；冗余的susceptible 敏感的stochastic可能的；随机的symmetric对称的sophisticated 复杂的spurious假的；伪造的subtract减去；减法器simultaneously同时发生地；同步地suffice 满足scarce稀有的，难得的split分解，分离subset子集statistic统计量successive iteratious 连续的迭代scale标度sort of有几分的squares 平方trajectory 轨迹文案大全实用标准文档temporarily 暂时的terminology专用名词tolerance容忍；公差thumb翻阅threshold 阈，临界theorem 定理tangent 正弦unit-length vector 单位向量valid有效的，正确的variance 方差variable变量；变元vocabulary 词匚valued经估价的；宝贵的wrapper 包装总计1038词汇。
NLP专业名词术语知识
六步构建NLP的外在和谐◎NLP的口语与非口语:◇学习沟通的“能力与技巧”：1：“契合”是与他人共事的必要条件：(rapport)有一项认同并赢得亲和感的方法就是去“契合”别人的肢体语言和谈话声调。
我们在某些情景里，也很自然地在做这些。
比如，当别人坐着时，我们会坐着与他们谈话，当别人站着时，我们也会站着，如果反其道行之，就会觉得怪怪的。
“契合”能使你进入别人的心灵世界，让他觉得你了解他，你与他休戚与共。
具备建立“契合”的能力，是一个人应该拥有的最重要才能之一。
要知道“差异造成冲突、冲突产生差异、契合则产生认同与默契”，人与人之所以能够相处愉快，绝对是“契合”的力量大于“差异”的力量，否则一定不会愉快，甚至会很痛苦的。
“要想别人听从你，先让他相信你是他诚挚的朋友”…..林肯2：“摹仿”(mirroring)或“配合”(matchig)也是重要技巧之一:我们要如何建立“契合”呢？首先我们得找出双方的相似点。
用NLP的语言来称呼这种过程，那就叫做“摹仿”或“配合”。
例如：“摹仿”他的兴趣、他的交友、或他的信念。
如此“摹仿”便很容易建立友谊和交情。
还有一种很好的方法，那就是藉助“摹仿”以造成相同的神情举止。
例如：“摹仿”别人的呼吸方式、举止、神情、语气等，便能在极短的时间内，与那人达成完全的“契合”。
“摹仿”可细分为两部份：一是“敏锐的观察”。
二是“得具有弹性”。
要想“摹仿”得维妙维肖就得用上你所有的感官，不过最基本上还是那三种常用的“储忆系统”，即“视觉、听觉、和触觉”。
以找出那人最主要的“储忆系统”最迅速。
语言毕竟是一种“下意识”的活动，而“生理状态”才是“无意识”的活动，如果一个人直觉地就认为你跟他个性很近，因而信赖你，你想这种关系会有多好。
3：接下来便是“呼应”与“导引”的技巧:(Pacing and Leading)在NLP里，所谓的“呼应”，就是去“契合”对方的“肢体语言”，“音调与字眼”，及尊重对方的“信念与价值观”。
NLP简介-内训
走进NLP的世界
NLP教练技术的创始
他们也吸取了许多其他人的精萃，特别是葛瑞利．贝特森 （Gregory Bateson）英国作家及思想家，专攻人类学，人脑控制学 及沟通理论。他们发展出来的第一个模式就是「口语的与非口语」的 沟通技巧。
基于他们早些的研究，他们把他们的「模仿技术公式化」，并因 它们各自的特征，把它命名为Neuro-Linguistic Programming「神经 语言程式学」，用来标示出「大脑、语言和肉体」之间的关系。
NLP的「心灵革命」(The mind revolution)
如何运用头脑。 开发脑力。 学习正确的饮食、呼吸、运动。 蓄积有用的精力。
走进NLP的世界
NLP教练技术的创始
NLP创始于一九七0年代初期，由创始者「理察．班德勒」
（Richard Bandler ），数学家与完形治疗家。当时就读于加州大学 「圣塔库鲁玆」分校(U.C.S.C)，及「约翰．葛瑞德」（John Grinder ），语言学家。当时在该校任「语言学」的助理教授。
NLP的心法
现实和假设
没有两个人是完全一样的。 No two persons are the same.
也就是说世上的每一件事都有至少有一种以上的不同见解。 没有两个人的成长背景是一样的，因此没有两个人的信念、价值是一样的。 否定对方的信念、价值，或者把自己的信念、价值强加于对方身上，只会影响 与对方的关系。 没有两个人对同一件事情会有完全相同的看法及反应。 人际关系的和谐来自尊重对方的信念、价值。
9能量会向着我们专注的地方流动。
10每人在任何时间均会为自己选择最适当的行为。
11每人都已经具备使自己成功快乐的资源。
12每个行为背后均有其正面的动机(意图)。
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六步构建NLP的外在和谐◎NLP的口语与非口语:◇学习沟通的“能力与技巧”：1：“契合”是与他人共事的必要条件：(rapport)有一项认同并赢得亲和感的方法就是去“契合”别人的肢体语言和谈话声调。
我们在某些情景里，也很自然地在做这些。
比如，当别人坐着时，我们会坐着与他们谈话，当别人站着时，我们也会站着，如果反其道行之，就会觉得怪怪的。
“契合”能使你进入别人的心灵世界，让他觉得你了解他，你与他休戚与共。
具备建立“契合”的能力，是一个人应该拥有的最重要才能之一。
要知道“差异造成冲突、冲突产生差异、契合则产生认同与默契”，人与人之所以能够相处愉快，绝对是“契合”的力量大于“差异”的力量，否则一定不会愉快，甚至会很痛苦的。
“要想别人听从你，先让他相信你是他诚挚的朋友”…..林肯2：“摹仿”(mirroring)或“配合”(matchig)也是重要技巧之一:我们要如何建立“契合”呢？首先我们得找出双方的相似点。
用NLP的语言来称呼这种过程，那就叫做“摹仿”或“配合”。
例如：“摹仿”他的兴趣、他的交友、或他的信念。
如此“摹仿”便很容易建立友谊和交情。
还有一种很好的方法，那就是藉助“摹仿”以造成相同的神情举止。
例如：“摹仿”别人的呼吸方式、举止、神情、语气等，便能在极短的时间内，与那人达成完全的“契合”。
“摹仿”可细分为两部份：一是“敏锐的观察”。
二是“得具有弹性”。
要想“摹仿”得维妙维肖就得用上你所有的感官，不过最基本上还是那三种常用的“储忆系统”，即“视觉、听觉、和触觉”。
以找出那人最主要的“储忆系统”最迅速。
语言毕竟是一种“下意识”的活动，而“生理状态”才是“无意识”的活动，如果一个人直觉地就认为你跟他个性很近，因而信赖你，你想这种关系会有多好。
3：接下来便是“呼应”与“导引”的技巧:(Pacing and Leading)在NLP里，所谓的“呼应”，就是去“契合”对方的“肢体语言”，“音调与字眼”，及尊重对方的“信念与价值观”。
“呼应”实在是一门很有效的技巧，别人怎么样，你就怎么样，很快地你们便能达成“契合”。
“呼应”是动态的，像流水似的，是有多样变化的。
“呼应”并不是将他人的“价值观”等强加诸于你身上，而事实上，你要有对自我很强的意识，才能“呼应”好别人呢！“呼应”，就是能够有“弹性”地去将就别的“世界模型”，而不是让别人来将就你的。
在制造外在和谐的装备中，“呼应”技术是最简单的技术。
即使如此，它仍然是一创造亲和感很有效的很迅速的技术。
“呼应”是一种技术，凭借这种技术，我们以非语言的行为来回应对方。
这个亲和感技术的假设是，如果我们把对方的行为映现在自己身上来回应对方，本质上我们就会变得和对方相似。
如果我们把前述的定义“人们会被和他们相似的人所吸引”包含进来，那么，“呼应”的结果应该会产生亲和感的状态，而事实上也确实如此。
当我们映现他人，吻合他们的行为时，我们不只提供他们有关他们自己的视觉和潜意识的意象，而且所传达出的这个意象，也不会加进我们的意义。
换句话说，人们会看见没有我们的评论掺杂其中的他们自己。
这让他们可以自由地陶醉于自己的样子，而且把自己无意识的意义添加到自己的样子上，就像我们每个人都会这么做一样。
这个技术的绝妙之处就在于当我们变得与我们所“呼应”的人越来越像时，我们就能建立亲和感。
简而言之，“呼应”的重点就是与他人的行为举止相似，就会实现亲和关系的“外在和谐”。
◇我们可以从以下三个方面的提示来学习“呼应”技术：1.脸部表情：我们觉得愉快时，一定会有特定的表情。
有时候，是嘴唇边或眼角有皱折；有时候，则是有明显可以观察到的表情，例如微笑或蹙眉。
我们都知道，当人们要想努力阐明重点时，都会有眨眼的习惯，不是吗？适当地“呼应”各种表情，绝对会增进亲和感的可能性。
2.特殊的姿势：每个人都会有属于自己的个人姿势，那些姿势很容易“呼应”，因为它们很独特的。
有时候很简单，比如你的手移动的方向和对方一样；有时候则可能是配合着呼吸节奏，以手轻敲桌面。
当人们谈到重点时，他们倾向于以某种特别的方式来移动身体，以便加强所要表述的重点。
最好交叉呼应这些姿势，以相同的身体移动，却用不同的方向或角度来进行。
3.呼吸：配合对方的呼吸模式，是另一个建立亲和感的很好方式。
尽你所能地“呼应”对方呼吸的深度、频率和幅度。
亲和技术不是什么秘密的东西，只是另一种激励良好沟通的方式。
在教练技术中大有用武之地。
行为层级上的“呼应”，肢体与音调的“契合”，可以在行为层级上创造出亲和感。
如果你能不断创造出亲和感，你就是有“能力”去做到它了。
但如果你在价值观上与对方存在巨大差异，则肢体的“契合”还是不足以维系住“外在和谐”。
建立在信念与价值观层级上的亲和感是比较坚固的。
拥有相同的价值观与信念，可以建立起亲和感。
你不一定要与他们一样，只要能认同并尊重他们就足够了。
建立亲和感在这一层级上，也意味着尊敬你自己所置身的文化里。
它可能是外来文化，不同的商业文化或一种新的家庭文化。
而最坚固的亲和感来自于认同某人的“自我认同”。
当有人自觉被人在一层级上认同时，他可能会将自己完全敞开，接受他的这个人的任何影响。
“导引”就是“改变”自己的行为，如充分的“亲和感”足以让其他人追循。
“导引”是紧接着““呼应””，达到“契合”的状态时，你不要再“摹仿”他的动作，而以主动出击的方式改变自己的动作，对方将会不知不觉地随你而变。
NLP有一个重要原则，那就是你沟通时所传送的讯息在于你表达的技巧，所以沟通的责任是在你，而不在于对方。
如果你无法说服某人做某事，那是你的错，因为你并未找到一个方法把讯息有效地传送出去。
一旦你对不同的呼应方法熟悉之后，你就可以开始“导引”了。
“导引”，就是替别人制造出可以“呼应”的行为。
而且，由这个过程，我们可以证实是否真的建立了亲和关系。
我们可以改变“呼应”的速度，然后观察对方是否也跟着配合我们的速度。
如果你开始“导引”，使得对方不自觉地“呼应”你的行为，你就能够客观地测试你的亲和关系。
当你开始“导引”时，你必须表现得自在、温和。
事实上，如果你不够自在、不适当的话，你就会觉得“导引”是一件令人挫败的事情。
你必须记住，你想要证实是亲和感，所以，这个过程就暗示了一种和煦稳妥的态度。
而且记住一点，当别人接受你的“导引”时，这表示他们由衷地信任你。
所以，不要因为突然的成功而惊吓到他们；不要笑，也不要对你所获得的权力有不适当的表现。
如果你试图“导引”，但是却没有得到任何反应，可能就是还没有建立起亲和关系。
这没有关系，继续尝试。
4：“提问问题”的运用:“提问问题”是主导沟通的重要因素，其中有一种称之为“终结架构”(outcome frame) 在沟通时要注意，讨论的方向要直指解决“问题”，而非强调“问题”。
下面这几句是NLP专家比较常用的问句，可以直指解决“问题”的结果。
1.“我想怎么做呢？”2.“我的目地是什么？”3.“我到底是为了什么？”4.“我能为你做些什么呢？”5.“我该为自己做些什么呢？”用“如何”的问句来取代“为何”的问句。
试试看？问“为何”常常会引起找理由、找藉口。
问“如何”则是找解决问题的方法、及思想方向。
唯有会问问题的人才能够掌握住沟通的要诀。
5：“合一架构”(agreement frame)的三句话:可以使你与人和睦，充份表达己见，切记勿用“但是”这个字眼。
1.“我感谢你的意见，但是…”改为“我感谢你的意见，同时也…”你能站在别人的立场看这件事，而不以“但是”或“不过”的字眼来否定或贬抑别人的观点，因而达成契合。
2.“我尊重你的观点，但是…”改为“我尊重你的观点，同时也…”在沟通时你“无需赞同”他的主张，但是你一定得“尊重”他的立场，因为毕竟各人有各人的认知方式和情绪反应。
你正建立一个使你们携手合作的架构。
3.“我同意你的看法，但是…”改为“我同意你的看法，同时也…”“夫唯不争，故天下莫能与之争”…老子你为自己的看法另开一条不会遭遇抗拒的途径。
以“同意”取代反对，以“引导”取代“制伏”，你的沟通会更有成果。
6：必须了解“差异”造成“差别”的义意:“人生实在奇妙，如果你坚持只要最好的，往往都能如愿。
”…毛姆成功者与失败者之间的“差异”，不在于他的境遇，而在于他选择从什么角度去看自己，从哪些方面去着手行动。
原来“差别”全在于我们的“心态及做法”所致。
失败与成功不在于先天环境，而在于我们对它所持的“态度及做法”。
当我们的“信仰、信念、耐心、同情心、毅力”被逼到几乎放弃或根本放弃的地步时。
有些人通过了这等考验，成为勇者，另外一些人却任其毁灭。
2.●解读线索（Accessing Cues）：我们调整自己的生理（如呼吸、姿势、手势、或眼睛移动）来以某种方式思考的方法。
●假设架构（As - If frame）预想某事已经发生了，思考“假设”它已经发生时，在心理上激发具有创意的解决，以超越某些明显的障碍，达成意图的目标。
●类比，持续改变（Analogue）：在局限中持续变换，就好像亮度调节器一样。
●设心锚（设感应点）（Anchoring）：面对任何刺激或表象（内在或外在的），形成或触发某种反应的过程。
心锚（Anchors）可自然发生，也可预先设定。
●当下的、切身的、结合的（Associated）：在某个经验中，用你的眼睛，完全用你的感官感受。
●听（Auditory）：听觉●摘要（Backtrack）：以对方的关键用字及声调来重复或归纳。
●行为（Behaviour）：任何我们从事的活动，包括其思考过程。
●信仰（Beliefs）：我们对此世界的概念，以及我们在其中遵从的原则。
●测度（Calibration）：藉由解读非语言讯息，确实了解另一人的心理状态。
●能力（Capability）：实行某个任务时的成功策略。
●归类（Chunking）：藉由提升或降低某个逻辑层次来改变自己的认知。
升类，是提升一个层次，其中包含了你正在研究的层面。
降类，是降低了一个层级以便对你正在研究的主题有更具体的事例。
这种可以成员对班级或部分对整体的比照来认知。
●复合型相等（Complex Equivalence）：如：“他没有注视著我，所以他也没有听我在说话。
”●身心合一、言行一致（Congruence）：当人的所有部分朝向一个目标在努力时呈现统合且完全真诚的状态。
●意识（Conscious）：现时对任何事物的认知。
●内容重建（Content Reframing）：以内涵中另一个部分为焦点，询问：“它还代表那些其他的意义？”来赋予它另一种意义及状态。
●情境重建（Context Reframing）：以询问：“在那种情形下，这会是适当的反应？”来改变某个状态的情境，赋予它另一种意义。
●会话式的要求（Coversational Postulate）：催眠式的用语，以问句形式来包装一种指令。