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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信息检索中的标准评估指标有哪些？
信息检索 (IR) 的最新趋势包括越来越多地使用深度学习模型，例如变形金刚，这些模型显着改善了自然语言理解和基于上下文的搜索。这些模型可以捕获搜索查询中的语义关系和上下文，从而提高检索结果的准确性。
另一个趋势是人们越来越关注多模式检索，
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深度学习模型中的注意力机制旨在帮助网络关注输入数据中与特定任务更相关的部分。这在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等任务中尤为重要，因为这些领域的信息分布可能不均匀。注意力机制不再均匀地将整个输入信息提供给模型，而是提供了一种不同权重处理输
任务特定迁移在零样本学习中的重要性是什么？
少镜头学习和迁移学习都是旨在改进机器学习模型的技术，但它们以不同的方式实现。Fast-shot learning旨在使模型能够从极少量的示例中学习，通常每个类只有几个示例。这在标记数据稀缺时特别有用。例如，在视觉识别任务中，一些镜头学习模型