实体检索是IR中的一种技术，其侧重于检索特定的、可识别的实体，例如人、地点、组织或其他独特的概念，而不是像文档或网页这样的一般内容。它涉及基于用户查询识别和检索实体的精确实例。
例如，当用户查询 “stevejobs” 时，系统应该返回关于该人的特定信息，而不是包含单词 “Steve” 或 “Jobs” 的一般文档。这要求系统经常使用命名实体识别 (NER) 技术来识别文本中的实体。
实体检索常用于搜索引擎、知识图谱和问答系统，帮助用户快速准确地找到实体的结构化信息。
为什么神经网络有时无法收敛？
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选择神经网络中的层数取决于问题的复杂性和数据集。对于诸如线性回归之类的简单任务，具有一层或两层的浅层网络可能就足够了。然而，像图像识别或语言处理这样的更复杂的问题受益于可以提取分层特征的更深层次的架构。
实验和验证是确定最佳层数的关键。从
大数据如何实现预测性维护？
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迁移学习如何应用于强化学习？
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