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IR系统如何应对相关性漂移?
信息检索 (IR) 中的常见挑战包括处理大型且多样化的数据集,确保搜索结果的准确性和相关性以及解决用户查询歧义。IR系统通常难以检索准确满足用户需求的文档,尤其是在复杂,主观或模糊的查询中。 另一个挑战是处理嘈杂,不完整或有偏见的数据,这
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什么是层次化图像检索?
层次图像检索是一种在图像搜索系统中使用的方法,它以结构化的方式组织和索引图像,从而提高搜索的效率和准确性。与其将图像存储在一个平面的数据库中,这种方法将它们分类成一个层次结构,通常类似于树结构。树的每个节点代表一个类别或子类别,允许用户从广
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零-shot学习是如何处理没有标记数据的任务的?
Zero-shot learning (ZSL) 是一种允许模型执行任务而无需对这些任务进行明确训练的方法。在文本分类中,这意味着模型可以将文本分类为在训练阶段没有看到的类别。这种方法对于获得标记数据困难、耗时或昂贵的场景特别有益。例如,如
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