图像检索中的语义鸿沟是指人类如何感知和解释视觉内容与如何在计算系统中表示视觉内容之间的脱节。人类根据含义来理解图像，而计算机则依赖于颜色、纹理和形状等低级特征。出现这种差距是因为计算模型努力将这些低级特征与高级概念相关联。例如，一个人通过理解像水、沙子和天空这样的元素来识别 “海滩” 场景，但是计算机仅处理可能不完全捕获语义含义的像素级模式。弥合语义鸿沟是图像检索中的核心挑战。像深度学习这样的技术通过学习更接近人类理解的表征来推进该领域。例如，卷积神经网络 (cnn) 可以识别图像中的对象，使搜索结果与用户查询更相关。
Facebook使用了哪些人脸识别算法？
继续阅读
全文搜索系统如何支持个性化？
全文搜索系统通过利用用户数据和偏好来支持个性化，从而定制搜索结果和内容推荐。这些系统分析用户行为、搜索历史和交互，以了解个人兴趣和需求。基于这种理解，它们可以对结果进行排序或过滤，以首先呈现最相关的信息。例如，如果用户经常搜索与软件开发相关
人脸识别在访问控制中的应用是什么？
预训练的语言模型是已经在大型文本语料库上训练以学习一般语言模式 (诸如语法、句法和语义关系) 的NLP模型。这些模型作为构建特定任务应用程序的基础，减少了从头开始训练模型的需要。示例包括BERT、GPT和RoBERTa。
预训练任务通常包
自然语言处理如何用于风险管理？
NLP通过从非结构化文本中提取实体，关系和事实并将其映射到结构化表示上来与知识图进行交互。知识图将信息表示为节点 (实体) 和边 (关系)，使系统能够更有效地推理数据。诸如命名实体识别 (NER) 的NLP技术识别实体 (例如，“barac