解释开放生成与分类之间的区别.
开放式生成和分类是解决自然语言处理问题的两个不同的方法,它们在目标,技术和使用场景上不同.开放式生成是基于某些输入或提示的完全新文本生成的过程,其中输出不受到限制或限制于任何预定义的选项.这通过使用生成模型来实现.这种模型学习如何产生连贯的自然语言,通常通过在大量文本上进行训练.其中一个例子是聊天机在对话环境中回应用户查询,其中响应未预定义,并且可以根据输入大大不同.另一方面,预测是将输入文本分类为一个或多个预定义的类.这通过使用一种分辨型模型来实现,它可以根据预测类别的不同输入模式进行分类.开放式生成可以基于一些新的类别和分析,而基于现有的类别和分类,它可以使用一些基于原有的类别和分类的模型来确定是否是新的或是不完整的.开放式生成模型可以基于某些类别和分类,而不是基于现有的类别和分类.