用normalization造句子

2025-10-27 03:05:59 来源：用户：

【用normalization造句子】在自然语言处理（NLP）中，"normalization" 是一个非常重要的概念。它指的是将数据转换为统一标准或格式的过程，以便于后续的分析和处理。在中文语境中，使用“normalization”造句子可以帮助我们更好地理解这一术语的实际应用。

以下是对“normalization”的总结及相关例句展示：

一、总结

Normalization（归一化）是一种数据预处理技术，广泛应用于机器学习、文本挖掘和自然语言处理中。其主要目的是减少数据之间的差异性，使不同特征具有可比性，从而提高模型的准确性和稳定性。在中文语境下，通过“normalization”造句子，可以更直观地理解该术语的含义和用法。

二、用“normalization”造句子示例

序号	句子	说明
1	在进行文本分类之前，我们需要对数据进行 normalization 处理。	表示在数据预处理阶段使用 normalization 技术。
2	这个算法的关键在于对输入特征进行 normalization，以避免某些特征主导结果。	强调 normalization 在模型训练中的重要性。
3	为了提高模型的泛化能力，研究人员对数据进行了标准化 normalization。	指出 normalization 对模型性能的提升作用。
4	在语音识别系统中，信号的 normalization 是确保识别准确性的基础步骤。	展示 normalization 在不同领域的应用。
5	由于原始数据的量纲不同，我们首先对其进行了 normalization。	说明 normalization 的实际应用场景。

三、注意事项

- “normalization” 通常用于技术文档或学术论文中，口语中较少使用。

- 在中文翻译中，“normalization”常被译为“归一化”或“标准化”，具体根据上下文而定。

- 使用时应结合具体技术场景，如数据预处理、特征工程等。

通过以上内容，我们可以看到，“normalization”不仅是技术术语，也可以在日常交流中灵活运用。掌握如何用这个词造句子，有助于提升语言表达能力和专业沟通水平。

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