当用户的搜索项具有多种可能的含义或解释时，会发生歧义查询。IR系统通过各种策略处理歧义，例如使用上下文，同义词和用户意图消除歧义查询。
通常使用自然语言处理 (NLP) 技术，例如查询扩展 (添加相关术语以阐明用户的意图) 和词义消歧 (基于上下文选择单词的最可能含义)。例如，如果用户搜索 “苹果”，则系统可以检查上下文以确定用户指的是水果还是技术公司。
机器学习模型 (例如评估用户偏好的分类算法) 还可以通过从先前的用户交互中学习并改进未来的查询解释来帮助解决歧义。
信息检索中的准确率和召回率是什么？
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训练大型语言模型（LLMs）有哪些限制？
神经网络很难直接解释它们的预测，因为它们通常被认为是 “黑箱” 模型。他们的决策过程涉及复杂的数学计算层和神经元之间的相互作用，因此很难追踪特定特征对预测的贡献。缺乏透明度是一个主要问题，特别是在医疗保健和金融等关键应用中。
为了解决这个
什么是分布式查询，它是如何工作的？
“分布式事务管理器负责在分布式系统中协调多个资源或数据库之间的事务。其主要职责是确保事务的所有部分要么成功提交，要么完全回滚，从而维护不同系统之间的数据一致性和完整性。这在应用程序需要执行影响多个数据库或服务的操作时至关重要，例如在微服务架
哪些措施能确保大型语言模型（LLM）遵守数据隐私法律，如GDPR？
虽然护栏无法完全消除LLM响应中的所有刻板印象，但它们可以显着降低这些刻板印象在生成的内容中出现的可能性。可以通过直接分析输出或通过在培训阶段结合阻止陈规定型模式的机制来设计护栏，以标记和过滤出使有害陈规定型观念永久化的内容。
减少刻板印