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信息检索中常见的挑战有哪些？
信息检索 (IR) 中的标准评估指标包括精度，召回率，F1分数，平均精度 (MAP) 和归一化折现累积收益 (nDCG)。Precision衡量检索到的相关文档的比例，而recall评估检索到的相关文档的比例。F1分数通过计算精确度和召回率
语义分割如何增强图像搜索？
语义分割通过将图像分解为不同的区域，每个区域都标记有其对应的类别或标签，从而增强了图像搜索功能。这使得搜索引擎能够识别和理解图像中的不同对象，使搜索过程更加精准。例如，如果用户搜索“公园里的狗”，配备有语义分割的系统可以识别出狗和公园环境，
零样本学习可以用于异常检测吗？
文本生成上下文中的零样本学习 (ZSL) 是指模型根据从未见过的提示生成相关且连贯的文本的能力。与依赖于大量标记数据集进行训练的传统机器学习方法不同，零样本学习利用从大量不同文本数据中学习的预训练模型。这允许模型概括其理解并将其应用于新任务