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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我们可以在图像处理中实现人工智能吗？
是的，对象大小会影响图像识别的准确性，因为模型可能很难检测到图像中非常小或非常大的对象。如果分辨率不足或缺少区分特征，则小对象可能会丢失，而大对象可能需要额外的缩放或预处理。
在Faster r-cnn或YOLO等模型中使用的多尺度对象检
哪些行业从可解释人工智能技术中受益最大？
可解释人工智能（XAI）可以显著提升模型的泛化能力，通过提供模型为何以及如何做出预测的见解。泛化指的是模型在未见数据上表现良好的能力，这对于确保模型不仅仅是记忆训练示例至关重要。通过XAI，开发者可以理解影响模型决策的因素，从而识别模型训练
迁移学习在语音识别中的作用是什么？
语音识别系统主要通过诸如说话者识别和说话者验证的技术来区分组中的说话者。说话人识别涉及在多个用户中识别谁在说话，而说话人验证则确认一个人是否是他们声称的那个人。这些系统使用各种声学，语言和生物特征来有效地完成这两项任务。
为了区分说话者，