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命名实体识别（NER）是如何工作的？
NLP通过识别虚假或误导性内容并推广准确的信息来打击错误信息。由NLP提供支持的事实检查系统会分析索赔，并将其与可靠来源进行交叉引用，以验证其有效性。例如，在标记的事实检查数据集上训练的NLP模型可以将新闻文章或社交媒体帖子分类为真、假或模
边缘AI如何处理数据过滤和聚合？
边缘人工智能通过在设备上本地处理信息，而不是将所有数据发送到中央云服务器，从而实现数据过滤和聚合。这种本地处理能够更有效地利用带宽，减少决策时的延迟。数据过滤涉及从信息流中识别和选择最相关的数据点，而聚合则将多个数据点组合成更易于管理的形式
SSL在处理大型数据集时如何扩展？
“SSL，或半监督学习，能够有效地扩展以处理大型数据集，特别是在标记数据稀缺且获取成本高昂的情况下。SSL的核心思想是利用少量的标记数据和大量的未标记数据来改善学习效果。这种方法使模型能够从未标记数据中固有的结构和模式中学习，这在处理庞大数